Spark在 0.6.0版本后支持在YARN（hadoop NextGen）上运行，并且在后续版本中不断改进。

在YARN上启动Spark

首先，确认 HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向的包含了Hadoop集群的配置文件。这些配置用于操作HDFS和连接YARN资源管理器。在这个目录下的这些配置文件将被分发到YARN集群中，因此应用所使用的容器能够使用相同的配置。如果配置中的java系统参数或环境变量没有被YARN所管理，就必须设置在Spark应用的配置中（驱动、执行器、和运行在客户端模式下的应用Master）

有两种模式能够在YARN下启动Spark应用，YARN集群模式和YARN客户端模式。在Yarn集群方式，Spark驱动运行在，YARN管理的运行在集群上的应用主进程中，客户端程序在应用初始化后就结。在YARN何况模式下，驱动运行在客户端进程中，应用主进程只能使用在YARN中请求的资源。
不同于standalone和Mesos模式中通过 –master 参数指定master 地址。在YARN模式中，资源管理器地址在HADOOP配置中获取。所以， –master参数可选yarn-client或yarn-cluster。

下面的命令能够在YARN cluster下运行SPARK 应用：

 ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn-cluster [options] [app options]

例如：

$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master yarn-cluster \
    --num-executors 3 \
    --driver-memory 4g \
    --executor-memory 2g \
    --executor-cores 1 \
    --queue thequeue \
    lib/spark-examples*.jar \
    10

上面的命令启动了一个YARN端程序，调用默认的应用Master，SparkPi作为Master的子线程运行。客户端定期连向应用Master更新并在console中显示状态。当应用结束后客户端进程也会退出。在后面的“调试应用”小节，将介绍如何查看驱动器和执行器的日志。
同样可以在YARN客户端模式下运行Spark应用，只需要将“yarn-cluster”换成“yarn-client”

$ ./bin/spark-shell --master yarn-client

添加其他JAR包

在yarn-culster模式下，驱动器和客户端在不同的集群上运行，所以在保存在客户端上文件不能通过SparkContext.addJar加入到运行沙盒中。为了让SparkContext.addJar能够使用客户端上的这些文件，需要把他们通过–jar选项加入到启动命令中。

$ ./bin/spark-submit --class my.main.Class \
    --master yarn-cluster \
    --jars my-other-jar.jar,my-other-other-jar.jar
    my-main-jar.jar
    app_arg1 app_arg2

准备工作

在YARN上运行Spark需要一个支持YARN的Spark二进制包，这个包可以在Spark项目网站上下载。

配置

Spark在YARN上的大部分配置项和其他部署模式相同，可以在后面配置项一节获得更多关于此的信息，这些配置仅用于在YARN上运行Spark。

应用调试

用YARN术语来说，执行器、应用Master都在容器（container)内运行。在应用结束后YARN会采用2种方式处理容器日志。如果开启了日志归集（yarn.log-aggregation-enable),日志将被拷到HDFS上，本地文件将被删除。这些日志可以通过’yarn logs’命令在集群的任何节点查看。

yarn logs -applicationId 

上面的命令会打印出应用所有容器的日志文件内容。当然也可以直接在hdfs查看容器日志。存入日志的目录通过yarn.nodemanager.remote-app-log-dir和yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix配置。同样，也可以在Spark web UI的执行器Tab页下查看相关日志。前提是需要在 yarn-site.xml中配置 yarn.log.server.url，并保证Spark历史服务器和MapReduce历史服务器正常运行。Spark历史服务器UI上的log连接会重定向到MapReduce历史服务器来显示归集的日志。

如果没有开启日志归集，日志会保存在各个机器的YARN_APP_LOGS_DIR下，根据Hadoop版本或安装的不同一般是/tmp/logs 或 $HADOOP_HOME/logs/userlogs。需要登录到各台机器上去查看日志，这些日志会按应用id和容器id的结构来分子目录保存。同样可以通过Spark Web Ui来查看日志，而不需要MapReduce历史服务器。

通过增加yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec，如36000，可以在容器启动的各个节点yarn.nodemanager.local-dirs目录保留的应用缓存中查看每个容器的启动环境。这个目录下保存了启动脚本、Jar包、启动是的环境变量等信息。这对调试，特别是Classpath问题很有用。注，这些设置需要集群管理员权限，并且要重启所有的节点管理器，所以在托管集群上很难完成。

有几种可选方式给应用Master和执行器配置定制化的log4j配置：

• 1.通过在上传应用的时候（spark-submit），在-file里增加log4j.properties文件
• 2.在执行器的spark.driver.extraJavaOptions，或在驱动器的spark.executor.extraJavaOptions 选项，增加-Dlog4j.configuration=;。注，如果使用文件，需要明确指定，并且需要在所有节点存在。
• 3. 更新$SPARK_CONF_DIR/log4j.properties文件，此配置会和其他配置一起自动上传。注：如果指定了多个选项，另外2个选项的优先级高于本配置。

如果采用第一个方式，需要注意的是，执行器和应用Master使用同一个log4j配置，当他们跑在同一个节点的时候会有问题（如，尝试写同一个日志文件)。

如果需要在YARN上显示、汇聚日志，需要通过在log4j.properties用spark.yarn.app.container.log.dir配置相对路径。例如，log4j.appender.file_appender.File=${spark.yarn.app.container.log.dir}/spark.log
对于streaming应用，配置configuring RollingFileAppender并把路径设置到YARN目录里，可以避免由于日志过大而硬盘空间不够的问题。同时这些log还可以用YARN日志工具访问。

配置项

在YANR上，大部分的配置和其他部署方式相同。可以参考http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
但是下列是在YARN环境特有的配置项

名称	默认值	说明
spark.yarn.am.memory	512m	在终端模式下YARN应用Master使用的内存总量，和JVM配置的格式一样（如，512m、2g）在集群模式下，用spark.driver.memory设定
spark.driver.cores	1	在YARN集群模式下，驱动器使用的内核数。集群模式下，驱动器与YARN应用Master运行在同一个JVM中，所以这个参数还限定了应用Master使用的内核数。在终端摩梭下，用spark.yarn.am.cores设定应用Master使用的内核数
spark.yarn.am.cores	1	在终端模式下，YARN应用Master使用的内核数
spark.yarn.am.waitTime	100s	在YARN集群模式下，代表应用Master等待SparkContxt进行初始化的时间。在YARN终端模式下，代表应用Master等待驱动器连接的时间
spark.yarn.submit.file.replication	HDFS 默认副本数(一般是3)	应用上次文件到HDFS时使用的HDFS复制数量。包括Spark jar、应用Jar，或者其他任意分布式缓存文件或归档。
spark.yarn.preserve.staging.files	false	如果设置为true，在任务结束时保留中文件，Spark Jar，App Jar，分布式缓存文件等。
spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms	3000	Spark 应用Master与YARN资源管理器保持心跳的周期，单位为毫秒（ms）。上限是YARN失效周期（yarn.am.liveness-monitor.expiry-interval-ms）的一半
spark.yarn.scheduler.initial-allocation.interval	200ms	当有未处理的容器分配请求时，Spark应用master与YARN资源管理器间的心跳周期。不能大于spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms。如果未处理的容器分配请求持续存在，这个周期将会加倍，一直达到spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms。
spark.yarn.max.executor.failures	numExecutors * 2,至少3	当失败的执行器数大于spark.yarn.max.executor.failures，应用将被标记为失败
spark.yarn.historyServer.address		Spark 历史服务器地址（例如， host.com:18080)，不需要包好http://。默认为空，历史服务器是可选的。当应用结束时，Spark资源管理器将应用的连接从资源管理器UI转换到Spark历史服务器UI。这个参数是可变的，可以在Spark运行期间调整。例如，如果历史服务器和YARN管理器运行在一个节点上，可以设置为`${hadoopconf-yarn.resourcemanager.hostname}:18080`.
spark.yarn.dist.archives		逗号分隔的列表，用于存放从执行器工作目录提取的归档文件