Spark on Yarn with Hive实战案例与常见问题解决

本文将介绍在Yarn集群上使用Spark进行数据处理的实战案例以及常见问题解决方案。

一、Spark on Yarn实战案例

1. 环境搭建

首先，我们需要在Yarn集群上搭建Spark环境。在搭建之前，要确定安装的版本以及环境变量是否设置正确。

安装完成后，我们需要在配置文件中设置相应参数，如：

spark.yarn.queue：指定Yarn队列，该参数可以在启动spark-shell或者spark-submit时通过--queue参数指定。

spark.executor.memory：指定每个Executor的内存大小，单位是GB或者MB。

spark.num.executors：指定Executor的个数。

yarn.nodemanager.resource.memory-mb：指定每个节点的可用内存大小。

配置完以上参数，我们就可以进行实际操作了。

2. 使用Spark on Yarn进行数据处理

以Spark on Yarn + Hive进行数据处理为例，在这个案例中，我们将使用Spark对Hive表的数据进行处理。

（1）创建Hive表

我们先在Hive中创建一张测试表，命名为spark_yarn_test，如下：

CREATE TABLE spark_yarn_test(id INT, name STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

（2）往Hive表中写数据

我们使用Spark编写程序往Hive表中写入数据，如下：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("test").enableHiveSupport().getOrCreate()

df = spark.createDataFrame([(1,'xinyu'),(2,'pangzi'),(3,'auto')],['id','name'])

df.write.mode("overwrite").insertInto("spark_yarn_test")

（3）从Hive表中读数据

我们同样使用Spark编写程序读取Hive表中的数据，并对数据进行处理，如下：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("test").enableHiveSupport().getOrCreate()

df = spark.sql("select * from spark_yarn_test where id < 3")

df.show()

（4）运行Spark on Yarn

我们将上面两段代码保存到两个文件中，一个叫做write_data.py，一个叫做read_data.py。接着，我们通过以下命令运行Spark on Yarn：

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --queue my_queue --num-executors 5 --executor-memory 2g --executor-cores 3 write_data.py

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --queue my_queue --num-executors 5 --executor-memory 2g --executor-cores 3 read_data.py

通过以上命令，我们就可以在Yarn集群上运行Spark程序，对Hive表中的数据进行处理了。

二、Spark on Yarn常见问题解决方案

1. 如何优化Spark on Yarn的性能？

为了优化Spark on Yarn的性能，我们可以从以下几个方面入手：

（1）调整Executor参数，如：memory、cores、数量等。

（2）合理设置Yarn队列。

（3）对数据进行压缩。

（4）使用缓存等技术。

（5）使用并行算法等技术。

2. 如何查看Spark on Yarn的日志？

我们可以通过以下两种方式查看Spark on Yarn的日志：

（1）在Yarn的日志管理页面上查看。

（2）在Spark Web UI上查看。

三、总结

本文介绍了在Yarn集群上使用Spark进行数据处理的实战案例，并给出了常见问题的解决方案。希望对大家有所帮助。