好的，各位观众老爷，各位程序媛、程序猿们，欢迎来到今天的“Hadoop 与 Spark 的爱恨情仇”特别节目！我是你们的老朋友，代码界的段子手，BUG 界的终结者（偶尔也会制造者）。今天，咱们就来聊聊 Hadoop 和 Spark 这对欢喜冤家，特别是 Spark On YARN 这种“基情四射”的部署方式，以及如何让它们更好地“秀恩爱”。
开场白：Hadoop 与 Spark，天生一对？
话说江湖上，Hadoop 老大哥成名已久，手握海量数据，存储能力那是杠杠的。但要说干活，那速度，咳咳，就像老牛拉破车，慢悠悠的。这时，Spark 小弟横空出世，内存计算，速度飞快，但自己单打独斗，数据从哪里来？巧了，Hadoop 老大哥那里有的是数据！
这不，就像吕布配赤兔马，宝剑赠英雄，Hadoop 负责存粮，Spark 负责打仗，简直是天作之合！但是，问题来了，怎么让他们俩配合默契，发挥出 1+1 > 2 的效果呢？这就引出了我们今天的主题：Spark On YARN！
第一幕：YARN 登场，媒婆牵线
YARN，全称 Yet Another Resource Negotiator，翻译过来就是“又一个资源协调者”。听着有点绕口，其实它就是 Hadoop 的资源管理系统，负责分配集群资源给各种应用，就像个“媒婆”，撮合 Hadoop 和 Spark。
YARN 的作用：
- 资源管理： 统一管理集群的 CPU、内存等资源，避免资源浪费和冲突。
- 任务调度： 负责启动、监控和调度各个任务，确保任务顺利完成。
- 隔离性： 将不同的应用隔离在不同的容器中，避免相互干扰。
有了 YARN，Spark 就可以向集群申请资源，并在 YARN 的管理下运行，就像寄宿在 Hadoop 家里，吃着 Hadoop 的饭，干着自己的活。
第二幕：Spark On YARN 两种模式，总有一款适合你
Spark On YARN 主要有两种部署模式：Client 模式和 Cluster 模式。这两种模式的区别在于 Driver 程序的运行位置。
-
Client 模式： Driver 程序运行在客户端，负责任务的调度和管理。Application Master 只负责向 YARN 申请资源，启动 Executor。
- 优点： 方便调试，可以直接在客户端查看日志和监控信息。
- 缺点： 客户端压力大，需要消耗客户端的资源；客户端与 YARN 集群之间的网络带宽可能会成为瓶颈。
//这里放一张Client模式的示意图，自己找一个合适的 -
Cluster 模式： Driver 程序运行在 YARN 集群中的 Application Master 容器中，客户端只负责提交任务。
- 优点： 客户端压力小，只需要提交任务即可；Driver 程序运行在集群中，网络带宽更有保障。
- 缺点： 调试相对困难，需要到 YARN 集群中查看日志和监控信息。
//这里放一张Cluster模式的示意图，自己找一个合适的
打个比方：
- Client 模式： 就像你请个保姆（Application Master）帮你带孩子（Executor），但你（Driver）要时刻盯着保姆，指挥她怎么做。
- Cluster 模式： 就像你把孩子（Executor）送到寄宿学校（YARN 集群），让老师（Application Master）全权负责，你只需要定期去看看孩子就行了。
选择哪种模式？
- 开发调试阶段： 推荐使用 Client 模式，方便调试。
- 生产环境： 推荐使用 Cluster 模式，减轻客户端压力，提高稳定性。
第三幕：配置优化，让 Spark 飞起来
部署好 Spark On YARN 之后，要想让它真正发挥威力，还需要进行一系列的配置优化。下面是一些常用的优化技巧：
1. 内存优化：
内存是 Spark 的生命线，合理的内存配置可以显著提高性能。
spark.executor.memory： 设置每个 Executor 的内存大小。建议根据集群的实际情况进行调整，一般设置为总内存的 60%-80%。spark.driver.memory： 设置 Driver 程序的内存大小。Client 模式下，Driver 程序运行在客户端，需要根据实际情况进行调整。Cluster 模式下，Driver 程序运行在 YARN 集群中，建议设置得稍大一些。spark.memory.fraction： 设置 Spark 内存中用于存储数据的比例。默认值为 0.6，可以适当提高，例如设置为 0.7 或 0.8。spark.memory.storageFraction： 设置 Spark 内存中用于缓存数据的比例。默认值为 0.5，可以根据实际情况进行调整。如果你的应用需要频繁访问缓存数据，可以适当提高这个值。
表格：内存参数配置建议
| 参数 | 建议值 | 说明 |
|---|---|---|
spark.executor.memory |
总内存的 60%-80% | 每个 Executor 的内存大小，影响数据处理能力。 |
spark.driver.memory |
Client 模式：根据实际情况调整；Cluster 模式：建议稍大一些 | Driver 程序的内存大小，影响任务调度和管理。 |
spark.memory.fraction |
0.7 或 0.8 | Spark 内存中用于存储数据的比例，影响数据处理效率。 |
spark.memory.storageFraction |
根据实际情况调整，如果需要频繁访问缓存数据，可以适当提高 | Spark 内存中用于缓存数据的比例，影响数据访问速度。 |
2. CPU 优化：
CPU 是 Spark 的动力源泉，合理的 CPU 配置可以提高并发处理能力。
spark.executor.cores： 设置每个 Executor 的 CPU 核心数。建议根据集群的实际情况进行调整，一般设置为 2-4 个。spark.default.parallelism： 设置默认的并行度。并行度越高，可以同时处理的数据越多，但也会增加资源消耗。建议根据集群的实际情况进行调整。
表格：CPU 参数配置建议
| 参数 | 建议值 | 说明 |
|---|---|---|
spark.executor.cores |
2-4 个 | 每个 Executor 的 CPU 核心数，影响并发处理能力。 |
spark.default.parallelism |
根据集群情况调整 | 默认的并行度，影响数据处理的并行度。 |
3. Shuffle 优化：
Shuffle 是 Spark 中最耗时的操作之一，合理的 Shuffle 优化可以显著提高性能。
spark.shuffle.service.enabled： 启用 External Shuffle Service。External Shuffle Service 可以将 Shuffle 过程中的中间数据存储在独立的进程中，避免 Executor 崩溃导致数据丢失。spark.shuffle.memoryFraction： 设置 Shuffle 过程中用于存储数据的内存比例。默认值为 0.2，可以根据实际情况进行调整。spark.shuffle.file.buffer： 设置 Shuffle 过程中用于写入文件的缓冲区大小。默认值为 32k，可以适当提高，例如设置为 64k 或 128k。
表格：Shuffle 参数配置建议
| 参数 | 建议值 | 说明 |
|---|---|---|
spark.shuffle.service.enabled |
true | 启用 External Shuffle Service，避免 Executor 崩溃导致数据丢失。 |
spark.shuffle.memoryFraction |
根据实际情况调整 | Shuffle 过程中用于存储数据的内存比例，影响 Shuffle 性能。 |
spark.shuffle.file.buffer |
64k 或 128k | Shuffle 过程中用于写入文件的缓冲区大小，影响 Shuffle 性能。 |
4. 其他优化：
除了以上几种主要的优化，还有一些其他的优化技巧可以提高 Spark 的性能。
- 数据本地性： 尽量将数据和计算放在同一个节点上，减少数据传输开销。
- 数据压缩： 对数据进行压缩可以减少存储空间和网络传输开销。
- 广播变量： 将只读变量广播到各个 Executor，避免重复传输。
- 合理使用缓存： 对频繁访问的数据进行缓存，提高访问速度。
- 避免使用 UDF： UDF (User Defined Function) 的性能通常比 Spark 内置函数低，尽量避免使用。
第四幕：监控与调优，精益求精
部署和配置优化只是万里长征的第一步，要想让 Spark 始终保持最佳状态，还需要进行持续的监控与调优。
监控工具：
- Spark UI： Spark 自带的 Web UI，可以查看任务的运行状态、资源使用情况等信息。
- YARN Resource Manager UI： YARN 的 Web UI，可以查看集群的资源使用情况。
- Ganglia/Grafana： 第三方监控工具，可以对集群进行更全面的监控。
调优技巧：
- 分析 Spark UI： 通过 Spark UI 找出性能瓶颈，例如 Shuffle 时间过长、GC 频繁等。
- 调整配置参数： 根据分析结果，调整配置参数，例如增加 Executor 的内存、调整并行度等。
- 优化代码： 优化 Spark 代码，例如避免使用 UDF、减少 Shuffle 操作等。
第五幕：常见问题与解决方案
在使用 Spark On YARN 的过程中，难免会遇到各种各样的问题。下面是一些常见问题与解决方案：
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问题： 任务提交失败，提示“Application application_xxx failed 2 times due to AM Container for appattempt_xxx exiting with exit code: 137”。
- 原因： Application Master 内存不足。
- 解决方案： 增加
spark.driver.memory的值。
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问题： 任务运行缓慢，Shuffle 时间过长。
- 原因： Shuffle 过程中数据量过大，内存不足。
- 解决方案： 增加
spark.shuffle.memoryFraction的值，或者增加 Executor 的内存。
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问题： 任务运行过程中频繁 GC。
- 原因： Executor 内存不足，对象创建过多。
- 解决方案： 增加
spark.executor.memory的值，或者优化代码，减少对象创建。
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问题： 数据倾斜。
- 原因： 某些 Key 的数据量远大于其他 Key。
- 解决方案： 使用 Spark 提供的倾斜处理方案，例如使用
salting或combineByKey。
结尾：祝您“Spark”四射！
好了，各位观众老爷，今天的“Hadoop 与 Spark 的爱恨情仇”就到这里了。希望通过今天的讲解，大家对 Spark On YARN 的部署与优化有了更深入的了解。记住，没有最好的配置，只有最适合的配置。要根据自己的实际情况，不断尝试和调整，才能让 Spark 真正“Spark”四射，为您的数据分析工作带来更大的价值！
最后，祝大家编码愉快，BUG 永远远离！我们下期再见！ (ง •̀_•́)ง