2016年09月19日 18:27:47 jiewuyou 阅读数：1224 标签： spark 更多

个人分类： 云计算

所属专栏： spark私房菜

本文将介绍spark的几种运行方式，及常用的参数

yarn cluster模式

例行任务一般会采用这种方式运行

指定固定的executor数

作业常用的参数都在其中指定了，后面的运行脚本会省略

spark-submit \
    --master yarn-cluster \  
    --deploy-mode cluster \                  #集群运行模式
    --name wordcount_${date} \               #作业名
    --queue production.group.yanghao \       #指定队列
    --conf spark.default.parallelism=1000 \  #并行度，shuffle后的默认partition数 
    --conf spark.network.timeout=1800s \
    --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=1024 \   #堆外内存
    --conf spark.scheduler.executorTaskBlacklistTime=30000 \
    --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300s \
    --num-executors 200 \                   #executor数目 
    --executor-memory 4G \                  #executor中堆的内存
    --executor-cores 2 \                    #executor执行core的数目，设置大于1   
    --driver-memory 2G \                    #driver内存，不用过大   
    --class ${main_class} \                 #主类
    ${jar_path} \                           #jar包位置
    param_list \                            #mainClass接收的参数列表

动态调整executor数目

spark-submit \
    --master yarn-cluster \
    --deploy-mode cluster \
    --name wordcount_${date} \
    --queue production.group.yanghao \
    --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \     #开启动态分配
    --conf spark.shuffle.service.enabled=true \       #shuffle service，可以保证executor被删除时，shuffle file被保留
    --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=200 \ #最小的executor数目
    --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=500 \ #最大的executor数目
    --class ${main_class} \
    ${jar_path} \
    param_list

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yarn client模式

边写脚本，边在集群上运行。这样调试会很方便

spark-shell \
    --master yarn-client \    
    --queue production.group.yanghao \      #指定队列
    --num-executors 200 \                   #executor数目 
    --executor-memory 4G \                  #executor中堆的内存
    --executor-cores 2 \                    #executor执行core的数目，设置大于1   
    --driver-memory 2G \                    #driver内存，不用过大   
    --jars ${jar_path}                      #jar包位置

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yarn cluster模式 vs yarn client模式

yarn cluster模式：spark driver和application master在同一个节点上 
yarn client模式：spark driver和client在同一个节点上，支持shell 

参考

http://stackoverflow.com/questions/21138751/spark-java-lang-outofmemoryerror-java-heap-space

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