怎么在Yarn集群中分配Container

本篇内容介绍了“怎么在Yarn集群中分配Container”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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YarnAllocator从字面意思来看，也应该知道是在Yarn集群中分配Container的。

private[yarn] class YarnAllocator(
    driverUrl: String,
    driverRef: RpcEndpointRef,
    conf: YarnConfiguration,
    sparkConf: SparkConf,
    amClient: AMRMClient[ContainerRequest],
    appAttemptId: ApplicationAttemptId,
    securityMgr: SecurityManager,
    localResources: Map[String, LocalResource],
    resolver: SparkRackResolver,
    clock: Clock = new SystemClock)

其中driverUrl就是Driver的地址。当用YarnAllocator分配Container来运行Executors时，这些Executors要联系的Driver地址就是构造函数里的driverRef参数。

requestTotalExecutorsWithPreferredLocalities方法是分配多个Executor的，先将分配请求保存在队列里，然后在守护线程中异步的创建Executor。

def requestTotalExecutorsWithPreferredLocalities(
      requestedTotal: Int,
      localityAwareTasks: Int,
      hostToLocalTaskCount: Map[String, Int],
      nodeBlacklist: Set[String]): Boolean = synchronized {
    this.numLocalityAwareTasks = localityAwareTasks
    this.hostToLocalTaskCounts = hostToLocalTaskCount
    if (requestedTotal != targetNumExecutors) {
      logInfo(s"Driver requested a total number of $requestedTotal executor(s).")
      targetNumExecutors = requestedTotal
      allocatorBlacklistTracker.setSchedulerBlacklistedNodes(nodeBlacklist)
      true
    } else {
      false
    }
  }

targetNumExecutors就是说明要申请创建多少个Executor的意思。具体的实际创建动作是在runAllocatedContainers中执行的。

         launcherPool.execute(() => {
            try {
              new ExecutorRunnable(
                Some(container),
                conf,
                sparkConf,
                driverUrl,
                executorId,
                executorHostname,
                executorMemory,
                executorCores,
                appAttemptId.getApplicationId.toString,
                securityMgr,
                localResources
              ).run()
              updateInternalState()
            } catch {
              
            }

这一段就是在分配的Container上创建Executor的过程，用ExecutorRunner来包装的。其中的driverUrl就是构造函数中带过来的driver的地址。

可见每个driver都会创建一个属于自己的单独的YarnAllocator。

顺便说一句，很多人以前Spark是集群，实际上Spark本身只是一种计算方式，可以看成它只是jar包。Spark的driver运行时才会去申请Executor，向Yarn申请或者向Standalone集群申请。Standalone集群是指Master和Worker，不是指Spark core，更不是指SparkContext。

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