Spark on Yarn模式部署是将Spark应用程序部署在Yarn集群上的常见方法,这样可以利用Yarn的资源管理和调度功能,从而提升应用程序的性能和可靠性。步骤一:修改主机名,添加主机名到IP地址映射首先,创建三台虚拟机并安装Ubuntu服务器操作系统。编辑/etc/hostname文件,修改虚拟机的主机名,并添加主机名到IP地址映射。完成后,重启虚拟机。步骤二:配置免密码登录配置master免密码登录master、slave1和slave2,以便在后续操作中免密码登录到这些主机。步骤三:安装并配置JDK8下载并安装JDK8,配置Java环境变量。将JDK8复制到/usr/目录并解压缩,编辑/etc/profile文件,添加Java环境变量信息,并执行命令使配置立即生效。步骤四:配置Hadoop下载Hadoop的binary版本,并上传到master主机。在新建的spark-on-yarn目录中,将Hadoop和Spark复制到该目录下,编辑profile文件,添加Hadoop home环境变量信息,并配置Hadoop的环境变量和配置文件。部署优点这种部署方式利用了Yarn的资源管理和调度功能,提高了应用程序的性能和可靠性,同时简化了应用程序的管理和维护工作。结论Spark on Yarn模式部署是一种高效且可靠的Spark应用程序部署方式。
Spark on Yarn模式部署指南
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Application Master负责给每个 task 找 container,Yarn 默认一 task 一 JVM,这就导致频繁启动和销毁,挺耗资源的。你要是任务小又密集,建议直接打开 Uber 模式,把 JVM 复用上,执行速度提升还蛮的。
配置也不复杂,改下yarn-s
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