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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。
“怎么在Yarn集群中分配Container”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
