spark优化系列一：参数介绍

 

1 spark on yarn常用属性介绍

属性名	默认值	属性说明
spark.yarn.am.memory	512m	在客户端模式（client mode）下，yarn应用master使用的内存数。在集群模式（cluster mode）下，使用spark.driver.memory代替。
spark.driver.cores	1	在集群模式（cluster mode）下，driver程序使用的核数。在集群模式（cluster mode）下，driver程序和master运行在同一个jvm中，所以master控制这个核数。在客户端模式（client mode）下，使用spark.yarn.am.cores控制master使用的核。
spark.yarn.am.cores	1	在客户端模式（client mode）下，yarn应用的master使用的核数。在集群模式下，使用spark.driver.cores代替。
spark.yarn.am.waitTime	100ms	在集群模式（cluster mode）下，yarn应用master等待SparkContext初始化的时间。在客户端模式（client mode）下，master等待driver连接到它的时间。
spark.yarn.submit.file.replication	3	文件上传到hdfs上去的replication次数
spark.yarn.preserve.staging.files	false	设置为true时，在job结束时，保留staged文件；否则删掉这些文件。
spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms	3000	Spark应用master与yarn resourcemanager之间的心跳间隔
spark.yarn.scheduler.initial-allocation.interval	200ms	当存在挂起的容器分配请求时，spark应用master发送心跳给resourcemanager的间隔时间。它的大小不能大于spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms，如果挂起的请求还存在，那么这个时间加倍，直到到达spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms大小。
spark.yarn.max.executor.failures	numExecutors * 2，并且不小于3	在失败应用程序之前，executor失败的最大次数。
spark.executor.instances	2	Executors的个数。这个配置和spark.dynamicAllocation.enabled不兼容。当同时配置这两个配置时，动态分配关闭，spark.executor.instances被使用
spark.yarn.executor.memoryOverhead	executorMemory * 0.10，并且不小于384m	每个executor分配的堆外内存。
spark.yarn.driver.memoryOverhead	driverMemory * 0.10，并且不小于384m	在集群模式下，每个driver分配的堆外内存。
spark.yarn.am.memoryOverhead	AM memory * 0.10，并且不小于384m	在客户端模式下，每个driver分配的堆外内存
spark.yarn.am.port	随机	Yarn 应用master监听的端口。
spark.yarn.queue	default	应用提交的yarn队列的名称
spark.yarn.jar	none	Jar文件存放的地方。默认情况下，spark jar安装在本地，但是jar也可以放在hdfs上，其他机器也可以共享。

2 客户端模式和集群模式的区别

  这里我们要区分一下什么是客户端模式（client mode），什么是集群模式（cluster mode）。

  我们知道，当在YARN上运行Spark作业时，每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行。Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行。 yarn-cluster和yarn-client模式的区别其实就是Application Master进程的区别，在yarn-cluster模式下，driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行。然而yarn-cluster模式不适合运行交互类型的作业。 在yarn-client模式下，Application Master仅仅向YARN请求executor，client会和请求的container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开。下面的图形象表示了两者的区别。

2.1 Spark on YARN集群模式分析

2.1.1 客户端操作

• 1、根据yarnConf来初始化yarnClient，并启动yarnClient；

• 2、创建客户端Application，并获取Application的ID，进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源，如果不满足则抛出IllegalArgumentException；

• 3、设置资源、环境变量：其中包括了设置Application的Staging目录、准备本地资源（jar文件、log4j.properties）、设置Application其中的环境变量、创建Container启动的Context等；

• 4、设置Application提交的Context，包括设置应用的名字、队列、AM的申请的Container、标记该作业的类型为Spark；

• 5、申请Memory，并最终通过yarnClient.submitApplication向ResourceManager提交该Application。

  当作业提交到YARN上之后，客户端就没事了，甚至在终端关掉那个进程也没事，因为整个作业运行在YARN集群上进行，运行的结果将会保存到HDFS或者日志中。

2.1.2 提交到YARN集群，YARN操作

• 1、运行ApplicationMaster的run方法；

• 2、设置好相关的环境变量。

• 3、创建amClient，并启动；

• 4、在Spark UI启动之前设置Spark UI的AmIpFilter；

• 5、在startUserClass函数专门启动了一个线程（名称为Driver的线程）来启动用户提交的Application，也就是启动了Driver。在Driver中将会初始化SparkContext；

• 6、等待SparkContext初始化完成，最多等待spark.yarn.applicationMaster.waitTries次数（默认为10），如果等待了的次数超过了配置的，程序将会退出；否则用SparkContext初始化yarnAllocator；

• 7、当SparkContext、Driver初始化完成的时候，通过amClient向ResourceManager注册ApplicationMaster;

• 8、分配并启动Executeors。在启动Executeors之前，先要通过yarnAllocator获取到numExecutors个Container，然后在Container中启动Executeors。 如果在启动Executeors的过程中失败的次数达到了maxNumExecutorFailures的次数，maxNumExecutorFailures的计算规则如下：

// Default to numExecutors * 2, with minimum of 3
private val maxNumExecutorFailures = sparkConf.getInt("spark.yarn.max.executor.failures",
    sparkConf.getInt("spark.yarn.max.worker.failures", math.max(args.numExecutors * 2, 3)))

  那么这个Application将失败，将Application Status标明为FAILED，并将关闭SparkContext。其实，启动Executeors是通过ExecutorRunnable实现的，而ExecutorRunnable内部是启动CoarseGrainedExecutorBackend的。

• 9、最后，Task将在CoarseGrainedExecutorBackend里面运行，然后运行状况会通过Akka通知CoarseGrainedScheduler，直到作业运行完成。

2.2 Spark on YARN客户端模式分析

  和yarn-cluster模式一样，整个程序也是通过spark-submit脚本提交的。但是yarn-client作业程序的运行不需要通过Client类来封装启动，而是直接通过反射机制调用作业的main函数。下面是流程。

• 1、通过SparkSubmit类的launch的函数直接调用作业的main函数（通过反射机制实现），如果是集群模式就会调用Client的main函数。

• 2、而应用程序的main函数一定都有个SparkContent，并对其进行初始化；

• 3、在SparkContent初始化中将会依次做如下的事情：设置相关的配置、注册MapOutputTracker、BlockManagerMaster、BlockManager，创建taskScheduler和dagScheduler；

• 4、初始化完taskScheduler后，将创建dagScheduler，然后通过taskScheduler.start()启动taskScheduler，而在taskScheduler启动的过程中也会调用SchedulerBackend的start方法。 在SchedulerBackend启动的过程中将会初始化一些参数，封装在ClientArguments中，并将封装好的ClientArguments传进Client类中，并client.runApp()方法获取Application ID。

• 5、client.runApp里面的做的和上章客户端进行操作那节类似，不同的是在里面启动是ExecutorLauncher（yarn-cluster模式启动的是ApplicationMaster）。

• 6、在ExecutorLauncher里面会初始化并启动amClient，然后向ApplicationMaster注册该Application。注册完之后将会等待driver的启动，当driver启动完之后，会创建一个MonitorActor对象用于和CoarseGrainedSchedulerBackend进行通信（只有事件AddWebUIFilter他们之间才通信，Task的运行状况不是通过它和CoarseGrainedSchedulerBackend通信的）。 然后就是设置addAmIpFilter，当作业完成的时候，ExecutorLauncher将通过amClient设置Application的状态为FinalApplicationStatus.SUCCEEDED。

• 7、分配Executors，这里面的分配逻辑和yarn-cluster里面类似。

• 8、最后，Task将在CoarseGrainedExecutorBackend里面运行，然后运行状况会通过Akka通知CoarseGrainedScheduler，直到作业运行完成。

• 9、在作业运行的时候，YarnClientSchedulerBackend会每隔1秒通过client获取到作业的运行状况，并打印出相应的运行信息，当Application的状态是FINISHED、FAILED和KILLED中的一种，那么程序将退出等待。

• 10、最后有个线程会再次确认Application的状态，当Application的状态是FINISHED、FAILED和KILLED中的一种，程序就运行完成，并停止SparkContext。整个过程就结束了。

3 spark submit 和 spark shell参数介绍

参数名	格式	参数说明
--master	MASTER_URL	如spark://host:port
--deploy-mode	DEPLOY_MODE	Client或者master，默认是client
--class	CLASS_NAME	应用程序的主类
--name	NAME	应用程序的名称
--jars	JARS	逗号分隔的本地jar包，包含在driver和executor的classpath下
--packages		包含在driver和executor的classpath下的jar包逗号分隔的”groupId:artifactId：version”列表
--exclude-packages		用逗号分隔的”groupId:artifactId”列表
--repositories		逗号分隔的远程仓库
--py-files	PY_FILES	逗号分隔的”.zip”,”.egg”或者“.py”文件，这些文件放在python app的PYTHONPATH下面
--files	FILES	逗号分隔的文件，这些文件放在每个executor的工作目录下面
--conf	PROP=VALUE	固定的spark配置属性
--properties-file	FILE	加载额外属性的文件
--driver-memory	MEM	Driver内存，默认1G
--driver-java-options		传给driver的额外的Java选项
--driver-library-path		传给driver的额外的库路径
--driver-class-path		传给driver的额外的类路径
--executor-memory	MEM	每个executor的内存，默认是1G
--proxy-user	NAME	模拟提交应用程序的用户
--driver-cores	NUM	Driver的核数，默认是1。这个参数仅仅在standalone集群deploy模式下使用
--supervise		Driver失败时，重启driver。在mesos或者standalone下使用
--verbose		打印debug信息
--total-executor-cores	NUM	所有executor总共的核数。仅仅在mesos或者standalone下使用
--executor-core	NUM	每个executor的核数。在yarn或者standalone下使用
--driver-cores	NUM	Driver的核数，默认是1。在yarn集群模式下使用
--queue	QUEUE_NAME	队列名称。在yarn下使用
--num-executors	NUM	启动的executor数量。默认为2。在yarn下使用

  你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数。

参考文献

【1】Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系

【2】Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析

【3】Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析