简述Spark on YARN运行过程 ？
参考回答
在 Spark on YARN 模式下，Spark 应用程序的运行过程大致如下：
- 启动 ResourceManager：YARN 的 ResourceManager 负责管理集群资源，并协调各个应用的资源请求。
- 提交应用程序：用户通过
spark-submit提交 Spark 应用程序，应用程序会请求 ResourceManager 分配资源。 - ResourceManager 分配资源：ResourceManager 接收到 Spark 应用程序的资源请求后，会向 NodeManager 请求可用资源。
- 启动 Executor：NodeManager 根据 ResourceManager 的分配启动 Executor，Executor 负责执行任务。
- 执行任务：Executor 根据任务划分的 Stage 和 Task 进行计算，计算结果返回到 Driver。
- 任务完成：当所有任务执行完成后，应用程序结束，Executor 和 YARN 的资源被释放。
详细讲解与拓展
1. ResourceManager 与 NodeManager
- ResourceManager (RM)：是 YARN 集群的核心组件，负责资源管理和调度。它接收来自各个应用的资源请求，并向 NodeManager 分配资源。
- NodeManager (NM)：每个节点上运行的 YARN 组件，负责管理本地资源，启动 Executor 并向 ResourceManager 汇报资源使用情况。
2. 提交应用程序
- 用户通过
spark-submit提交应用程序到 YARN，提交的过程中会指定 YARN 作为资源管理器，应用程序的资源需求（如内存、CPU 核心数等）也会在提交时指定。 spark-submit会通过 YARN 的 ResourceManager 向集群申请资源。
3. 资源分配与调度
- 资源申请：ResourceManager 会根据各节点的资源情况，决定是否分配资源。如果集群有足够的资源，ResourceManager 会批准请求，并向 NodeManager 分配资源。
- 资源请求：资源请求会包含计算资源、内存需求、核心数等信息。YARN 会根据节点的可用资源来决定在哪个节点上启动 Executor。
4. Executor 启动
- 当 NodeManager 接收到 ResourceManager 的资源分配指令时，会在本地节点启动 Executor。
- Executor 会连接到 Driver，接收任务执行指令，并处理数据。
5. 任务执行
- Spark 将应用程序的任务划分为多个 Stage 和 Task，Executor 执行每个 Task。
- Spark 在 YARN 上运行时，通过 SparkContext 向 Driver 发送计算任务，任务的执行由 Executor 完成。
6. 容错机制与任务恢复
- 在 YARN 模式下，Executor 会定期向 ResourceManager 汇报状态。如果某个 Executor 失败，YARN 会重新调度任务到其他节点执行，确保任务完成。
- YARN 的容错机制确保 Spark 作业在集群中即使有节点故障也能继续运行。
7. 任务结束
- 一旦所有任务都完成，Executor 会通知 Driver 任务执行完毕，资源会被释放，NodeManager 和 ResourceManager 会更新资源状态。
总结
Spark on YARN 模式的运行过程涉及 YARN 集群的资源管理，ResourceManager 负责资源分配，NodeManager 启动 Executor 执行任务。用户通过 spark-submit 提交应用，YARN 根据资源请求调度计算资源，Executor 执行任务并将结果反馈给 Driver。YARN 模式的最大特点是可以利用 Hadoop 集群的资源池，增强了 Spark 的资源管理能力，并提供了任务的容错与恢复机制。