spark编译与onyarn的执行

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Spark on yarn执行流程源码分析

眼下的分析主要基于spark0.9.0的cdh5的版本号进行分析，

源码下载地址：https://github.com/cloudera/spark.git

下载方式：gitclone url ./spark

进入spark文件夹。执行gitcheckout
cdh5-0.9.0_5.0.0

源码编译

使用sbt编译spark

执行sbt命令须要使用http代理。不然连接不上网络。进入sbt/文件夹，使用vimsbt改动里面的内容，

在最以下java命令的第二行加入-Dhttp.proxyHost=myserver-Dhttp.proxyPort=port
\

执行例如以下命令编译spark

SPARK_HADOOP_VERSION=2.3.0-cdh5.0.0SPARK_YARN=true sbt/sbt assembly

SPARK_HADOOP_VERSION后是hadoop的版本号号，

SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0sbt/sbt assembly

Inaddition, if you wish to run Spark on YARN,set SPARK_YARN to true:

SPARK_HADOOP_VERSION=2.0.5-alphaSPARK_YARN=true sbt/sbt assembly

http连接代理设置：

编辑spark_home/sbt/sbt文件，在文件最后的例如以下脚本部分：

printf"Launching sbt from ${JAR}\n"

java\

-Xmx1200m-XX:MaxPermSize=350m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m \

-jar${JAR} \

"$@"

改动为

printf"Launching sbt from ${JAR}\n"

java\

-Dhttp.proxyHost=myserver-Dhttp.proxyPort=port \

-Xmx1200m-XX:MaxPermSize=350m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m \

-jar${JAR} \

"$@"

通过例如以下命令通过sbt对spark进行编译

SPARK_HADOOP_VERSION=2.3.0-cdh5.0.0SPARK_YARN=true sbt/sbt assembly

sbt命令请參考http://www.scala-sbt.org/release/docs/Getting-Started/Running.html#common-commands

生成tar包

在spark_home的根文件夹下，执行例如以下命令，编译spark的分布式部署tar.gz包

改动make-distribution.sh文件，

在例如以下命令后

Makedirectories

rm-rf "$DISTDIR"

mkdir-p "$DISTDIR/jars"

echo"Spark $VERSION built for Hadoop $SPARK_HADOOP_VERSION" >"$DISTDIR/RELEASE"

#Copy jars

cp$FWDIR/assembly/target/scala*/*assembly*hadoop*.jar "$DISTDIR/jars/"

加入此信息，把examples加入到tar.gz包中(測试过程能够执行此操作,把演示样例的代码一起打包起来)。

#Make directories

mkdir-p "$DISTDIR/examples"

#Copy jars

cp$FWDIR/examples/target/scala*/*examples*assembly*.jar"$DISTDIR/examples/"

./make-distribution.sh--hadoop
2.3.0-cdh5.0.0--with-yarn --tgz

命令执行完毕后，在spark_home下会生成一个tar.gz包。spark-0.9.0-hadoop_2.3.0-cdh5.0.0-bin.tar.gz

通过Yarn执行spark演示样例程序

通过export命令设置yarn的conf环境变量，假设没有配置全局的yarnconf环境变量

exportYARN_CONF_DIR=/home/hadoop/test.spark.yang/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0/etc/hadoop

exportSPARK_JAR=<spark_home>/jars/spark-assembly-0.9.0-incubating-hadoop2.0.0-cdh4.3.0.jar

exportYARN_CONF_DIR=/home/hadoop/test.spark.yang/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0/etc/hadoop

exportHADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/test.spark.yang/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0/etc/hadoop

SPARK_JAR=/home/hadoop/test.spark.yang/spark-0.9.0-incubating/jars/spark-assembly-0.9.0-incubating-hadoop2.0.0-cdh4.3.0.jar

./bin/spark-classorg.apache.spark.deploy.yarn.Client \

--jar./examples/spark-examples-assembly-0.9.0-incubating.jar \

--classorg.apache.spark.examples.SparkTC \

--argsyarn-standalone \

--num-workers3 \

--worker-cores1 \

--master-memory512M \

--worker-memory1g

通过java程序执行sparkon yarn的启动

1.编写一个java应用程序,把core-site/hdfs-site/yarn-site的配置文件加入到project中。

2.把spark的jar加入到project中。作用于当前project的class引用,

3.在project中环境变量设置SPARK_JAR,来引用sparkjar的位置,

4.在project中环境变量设置SPARK_LOG4J_CONF,来引用sparklog4j的位置

通过SPARK_YARN_USER_ENV配置其他用户定义的环境变量值。

通过SPARK_USE_CONC_INCR_GC配置是否使用默认的GC配置。,true/false

通过SPARK_JAVA_OPTS配置spark执行时的相关JAVA_OPTS.

通过JAVA_HOME配置java_home.

5.设置一些系统属性，共spark执行时的使用，当然这些个系统属性本身也有默认的值

a.属性名称QUEUE。默认值default。作用于am启动的队列名称,也能够在client调用进传入

b.属性名称。app执行监控的间隔时间ms。

c.属性名称。上传给yarn上执行的资源的复制份数，包含sparkjar,appjar

d.属性名称或numworker传入參数的值*2取最大值。

作用于app失败的重试次数,假设重试次数超过了指定的值。表示app执行失败。

e.属性名称。

等待SparkContext初始化完毕的等待次数，

每次的等待时。让ApplicationMaster.sparkContextRef.wait=10000ms

f.属性名称，

通过此配置向RM设置am向其报告的时间间隔。