Apache Spark源码走读之8
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Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台，由于其有极好的模型抽象，非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准。其主要职责将是分布式计算集群的管理，集群中计算资源的管理与分配。
Yarn为应用程序开发提供了比较好的实现标准，Spark支持Yarn部署，本文将就Spark如何实现在Yarn平台上的部署作比较详尽的分析。
Spark Standalone部署模式回顾
上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意，从中可以看出整个Cluster主要由四种不同的JVM组成
[*]Master 负责管理整个Cluster，Driver Application和Worker都需要注册到Master
[*]Worker 负责某一个node上计算资源的管理，如启动相应的Executor
[*]Executor RDD中每一个Stage的具体执行是在Executor上完成
[*]Driver Application driver中的schedulerbackend会因为部署模式的不同而不同
换个角度来说，Master对资源的管理是在进程级别，而SchedulerBackend则是在线程的级别。
启动时序图
YARN的基本架构和工作流程
YARN的基本架构如上图所示，由三大功能模块组成，分别是1) RM (ResourceManager) 2) NM (Node Manager) 3) AM(Application Master)
作业提交
[*]用户通过Client向ResourceManager提交Application， ResourceManager根据用户请求分配合适的Container,然后在指定的NodeManager上运行Container以启动ApplicationMaster
[*]ApplicationMaster启动完成后，向ResourceManager注册自己
[*]对于用户的Task，ApplicationMaster需要首先跟ResourceManager进行协商以获取运行用户Task所需要的Container，在获取成功后，ApplicationMaster将任务发送给指定的NodeManager
[*]NodeManager启动相应的Container，并运行用户Task
实例
上述说了一大堆，说白了在编写YARN Application时，主要是实现Client和ApplicatonMaster。实例请参考github上的simple-yarn-app.
Spark on Yarn
结合Spark Standalone的部署模式和YARN编程模型的要求，做了一张表来显示Spark Standalone和Spark on Yarn的对比。
StandaloneYARNNotes
Client
Client
standalone请参考spark.deploy目录
Master
ApplicationMaster
Worker
ExecutorRunnable
Scheduler
YarnClusterScheduler
SchedulerBackend
YarnClusterSchedulerBackend
作上述表格的目的就是要搞清楚为什么需要做这些更改，与之前Standalone模式间的对应关系是什么。代码走读时，分析的重点是ApplicationMaster, YarnClusterSchedulerBackend和YarnClusterScheduler
一般来说，在Client中会显示的指定启动ApplicationMaster的类名，如下面的代码所示
ContainerLaunchContext amContainer =
Records.newRecord(ContainerLaunchContext.class);
amContainer.setCommands(
Collections.singletonList(
"$JAVA_HOME/bin/java" +
" -Xmx256M" +
" com.hortonworks.simpleyarnapp.ApplicationMaster" +
" " + command +
" " + String.valueOf(n) +
" 1>" + ApplicationConstants.LOG_DIR_EXPANSION_VAR + "/stdout" +
" 2>" + ApplicationConstants.LOG_DIR_EXPANSION_VAR + "/stderr"
)
);
但在yarn.Client中并没有直接指定ApplicationMaster的类名，是通过ClientArguments进行了封装，真正指定启动类的名称的地方在ClientArguments中。构造函数中指定了amClass的默认值是org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster
实例说明
将SparkPi部署到Yarn上，下述是具体指令。
$ SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.10/spark-assembly-0.9.1-hadoop2.0.5-alpha.jar \
./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \
--jar examples/target/scala-2.10/spark-examples-assembly-0.9.1.jar \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--args yarn-standalone \
--num-workers 3 \
--master-memory 4g \
--worker-memory 2g \
--worker-cores 1
从输出的日志可以看出, Client在提交的时候，AM指定的是org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster
13/12/29 23:33:25 INFO Client: Command for starting the Spark ApplicationMaster: $JAVA_HOME/bin/java -server -Xmx4096m -Djava.io.tmpdir=$PWD/tmp org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster --class org.apache.spark.examples.SparkPi --jar examples/target/scala-2.9.3/spark-examples-assembly-0.8.1-incubating.jar --args'yarn-standalone'--worker-memory 2048 --worker-cores 1 --num-workers 3 1> /stdout 2> /stderr
小结
spark在提交时，所做的资源申请是一次性完成的，也就是说对某一个具体的Application，它所需要的Executor个数是一开始就是计算好，整个Cluster如果此时能够满足需求则提交，否则进行等待。而且如果有新的结点加入整个cluster，已经运行着的程序并不能使用这些新的资源。缺少rebalance的机制，这点上storm倒是有。
参考资料
[*]Launch Spark On YARN http://spark.apache.org/docs/0.9.1/running-on-yarn.html
[*]Getting started Writing YARN Application http://hortonworks.com/blog/getting-started-writing-yarn-applications/
[*]《Hadoop技术内幕 深入解析YARN架构设计与实现原理》 董西成著
[*]YARN应用开发流程http://my.oschina.net/u/1434348/blog/193374 强烈推荐！！！
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