以YARN形式提交Spark应用程序

Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速和通用的集群计算系统。它支持多种编程语言，并提供了用于数据处理、机器学习和图形处理等各种功能的API。Spark可以以不同的方式部署，其中一种方式是通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）提交Spark应用程序。本文将介绍如何以YARN形式提交Spark应用程序，并提供一个简单的代码示例。

Spark提交方式

Spark支持多种提交方式，包括本地模式、独立模式和集群模式。在集群模式下，可以使用不同的集群管理器进行资源管理，其中YARN是最常用的集群管理器之一。通过YARN提交Spark应用程序可实现资源的动态分配和管理，以及高效的任务调度。

YARN简介

YARN是Hadoop生态系统中的一个关键组件，用于集群资源的统一管理和任务的调度。它将集群资源划分为多个容器（Containers），每个容器具有一定的CPU和内存资源。Spark作为一个分布式计算框架，可以利用YARN的资源管理和任务调度功能，高效地在集群上运行。

Spark以YARN形式提交的代码示例

下面是一个以YARN形式提交Spark应用程序的代码示例：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("WordCount")
      .setMaster("yarn")
    
    // 创建Spark上下文
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    // 读取输入数据
    val input = sc.textFile("hdfs://path/to/input")
    
    // 执行单词计数
    val wordCounts = input
      .flatMap(line => line.split(" "))
      .map(word => (word, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
    
    // 输出结果
    wordCounts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output")
    
    // 停止Spark上下文
    sc.stop()
  }
}

在上面的示例中，我们首先创建了一个SparkConf对象，用于设置Spark应用程序的配置。其中，setAppName方法用于设置应用程序的名称，setMaster方法用于指定Spark的部署模式，这里设置为yarn表示以YARN形式提交。

接下来，我们创建了一个SparkContext对象，用于与Spark集群进行通信。通过textFile方法读取输入数据，并对数据进行单词计数操作。最后，使用saveAsTextFile方法将计算结果保存到指定的输出路径。

最后，我们通过调用stop方法停止Spark上下文，释放资源。

甘特图

下面是一个以mermaid语法绘制的甘特图，展示了以YARN形式提交Spark应用程序的过程：

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title Spark提交YARN形式

    section 准备工作
    创建Spark配置    : 2022-01-01, 1d
    创建Spark上下文    : 2022-01-02, 1d
    读取输入数据    : 2022-01-03, 2d
    
    section 执行计算
    执行单词计数    : 2022-01-05, 3d
    
    section 输出结果
    保存计算结果    : 2022-01-08, 1d
    
    section 清理工作
    停止Spark上下文    : 2022-01-09, 1d

以上是以YARN形式提交Spark应用程序的基本流程，通过上述代码示例和甘特图，你可以了解到如何使用YARN提交Spark应用程序，以及每个步骤的具体操作。希望本文对你有所帮助！