Spark是如何实现资源管理器比如yarn等可插拔的

发布时间：2021-12-16 21:16:14 作者：柒染
来源：亿速云阅读：385

Spark是如何实现资源管理器比如Yarn等可插拔的

引言

Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，广泛应用于大数据处理。Spark的核心设计理念之一是其可插拔的资源管理器架构，这使得Spark能够与多种资源管理系统（如YARN、Mesos、Kubernetes等）无缝集成。本文将深入探讨Spark如何实现资源管理器的可插拔性，并分析其背后的设计原理和实现细节。

1. Spark资源管理器的基本概念

1.1 资源管理器的角色

在分布式计算环境中，资源管理器负责分配和管理集群中的计算资源（如CPU、内存等）。Spark分布式计算框架，需要与资源管理器协作，以确保任务能够高效地分配到集群中的各个节点上执行。

1.2 Spark的资源管理器接口

为了实现与不同资源管理器的集成，Spark定义了一个通用的资源管理器接口（ResourceManager）。这个接口定义了Spark与资源管理器之间的交互方式，包括资源申请、资源释放、任务调度等操作。

2. Spark资源管理器的可插拔性设计

2.1 接口与实现分离

Spark的资源管理器设计采用了接口与实现分离的原则。具体来说，Spark定义了一个抽象的ResourceManager接口，而具体的资源管理器（如YARN、Mesos、Kubernete等）则通过实现这个接口来提供具体的资源管理功能。

public interface ResourceManager {
    void requestResources(int numExecutors);
    void releaseResources();
    void scheduleTask(Task task);
}

2.2 插件化架构

Spark的资源管理器采用了插件化架构，允许用户根据需要选择不同的资源管理器。这种设计使得Spark能够灵活地适应不同的集群环境，而不需要修改核心代码。

2.3 配置文件与动态加载

Spark通过配置文件（如spark-defaults.conf）来指定使用的资源管理器。在启动时，Spark会根据配置文件动态加载相应的资源管理器实现类。这种动态加载机制使得Spark能够在运行时切换不同的资源管理器，而无需重新编译或部署。

spark.master=yarn

3. Spark与YARN的集成

3.1 YARN的基本概念

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理器，负责集群资源的调度和管理。YARN将资源管理和作业调度分离，使得不同的计算框架（如MapReduce、Spark等）可以在同一个集群上运行。

3.2 Spark与YARN的交互

Spark与YARN的交互主要通过YarnClusterManager类实现。这个类实现了Spark的ResourceManager接口，并负责与YARN的ResourceManager和NodeManager进行通信。

public class YarnClusterManager implements ResourceManager {
    @Override
    public void requestResources(int numExecutors) {
        // 向YARN申请资源
    }

    @Override
    public void releaseResources() {
        // 释放YARN资源
    }

    @Override
    public void scheduleTask(Task task) {
        // 在YARN上调度任务
    }
}

3.3 YARN资源申请流程

资源申请：Spark向YARN的ResourceManager提交资源申请请求，请求中包含所需的Executor数量、内存、CPU等信息。
资源分配：YARN的ResourceManager根据集群的可用资源情况，分配相应的Container（容器）给Spark。
启动Executor：Spark在分配的Container中启动Executor进程，Executor负责执行具体的任务。
任务调度：Spark将任务分配给各个Executor执行，Executor将任务执行结果返回给Driver。

3.4 YARN资源释放流程

任务完成：当Spark作业完成后，Driver会通知YARN释放所有已分配的Container。
资源释放：YARN的ResourceManager回收已释放的Container，并将其重新分配给其他作业使用。

4. Spark与其他资源管理器的集成

4.1 Spark与Mesos的集成

Mesos是另一个流行的资源管理器，Spark通过与Mesos的集成，可以在Mesos集群上运行。Spark的MesosClusterManager类实现了ResourceManager接口，并负责与Mesos Master和Slave进行通信。

public class MesosClusterManager implements ResourceManager {
    @Override
    public void requestResources(int numExecutors) {
        // 向Mesos申请资源
    }

    @Override
    public void releaseResources() {
        // 释放Mesos资源
    }

    @Override
    public void scheduleTask(Task task) {
        // 在Mesos上调度任务
    }
}

4.2 Spark与Kubernetes的集成

Kubernetes是一个开源的容器编排平台，Spark通过与Kubernetes的集成，可以在Kubernetes集群上运行。Spark的KubernetesClusterManager类实现了ResourceManager接口，并负责与Kubernetes API Server进行通信。

public class KubernetesClusterManager implements ResourceManager {
    @Override
    public void requestResources(int numExecutors) {
        // 向Kubernetes申请资源
    }

    @Override
    public void releaseResources() {
        // 释放Kubernetes资源
    }

    @Override
    public void scheduleTask(Task task) {
        // 在Kubernetes上调度任务
    }
}

5. Spark资源管理器的扩展与定制

5.1 自定义资源管理器

除了与现有的资源管理器（如YARN、Mesos、Kubernetes等）集成外，Spark还允许用户自定义资源管理器。用户可以通过实现ResourceManager接口，定义自己的资源管理逻辑，并将其集成到Spark中。

public class CustomResourceManager implements ResourceManager {
    @Override
    public void requestResources(int numExecutors) {
        // 自定义资源申请逻辑
    }

    @Override
    public void releaseResources() {
        // 自定义资源释放逻辑
    }

    @Override
    public void scheduleTask(Task task) {
        // 自定义任务调度逻辑
    }
}

5.2 配置文件与动态加载

用户可以通过修改Spark的配置文件，指定使用自定义的资源管理器。Spark在启动时会动态加载指定的资源管理器实现类，并将其集成到系统中。

spark.master=custom
spark.resourceManager.class=com.example.CustomResourceManager

6. 总结

Spark的资源管理器设计充分体现了其可插拔性和灵活性。通过定义通用的ResourceManager接口，Spark能够与多种资源管理器（如YARN、Mesos、Kubernetes等）无缝集成。同时，Spark的插件化架构和动态加载机制使得用户可以根据需要选择或自定义资源管理器，从而适应不同的集群环境。

这种设计不仅提高了Spark的适应性和扩展性，还为用户提供了更大的灵活性和控制权。随着大数据技术的不断发展，Spark的资源管理器架构将继续演进，以支持更多的新型资源管理器和更复杂的应用场景。

通过本文的探讨，我们深入了解了Spark如何实现资源管理器的可插拔性，并分析了其背后的设计原理和实现细节。希望本文能为读者提供有价值的参考，并激发更多关于Spark资源管理器设计的思考与探索。