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在 Apache Spark 的 YARN 部署中，Cluster 模式和Client 模式的核心区别在于 Driver 的启动位置和客户端（提交任务的机器）的角色。以下是两者的详细对比：

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1. 核心区别概览

特性	YARN Cluster 模式	YARN Client 模式
Driver 位置	在 YARN 集群的某个容器（Container）中运行（由 ResourceManager 分配）。	在提交任务的客户端机器（如边缘节点）运行。
客户端角色	提交任务后即可断开连接，无需保持运行。	客户端必须保持运行，直到任务结束（否则任务失败）。
日志输出	日志存储在 YARN 集群中，需通过 yarn logs 命令查看。	日志直接输出到客户端控制台，方便调试。
适用场景	生产环境（长期运行的任务）。	开发/调试环境（需要实时查看日志或交互式任务）。
资源分配	Driver 的资源由 YARN 集群管理（通过 spark.driver.memory 等配置）。	Driver 的资源由客户端本地资源决定（可能受限）。
容错性	Driver 崩溃时，YARN 可重启 ApplicationMaster（需配置重试次数）。	客户端崩溃会导致 Driver 和整个任务失败。

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2. 详细对比

(1) Driver 的启动位置

• Cluster 模式：
  • Driver 作为 YARN 的 ApplicationMaster（AM） 在集群中启动。
  • AM 由 ResourceManager 分配到一个 Container，并在该 Container 中运行用户的主类（即 --class 指定的类）。
  • 用户代码在集群内部执行，客户端仅负责提交任务。
• Client 模式：
  • Driver 在提交任务的客户端机器（如本地开发机或边缘节点）上启动。
  • AM 仅负责申请 Executor 资源，不运行用户代码。
  • 用户代码在客户端本地执行，客户端需保持存活。

(2) 客户端依赖

• Cluster 模式：
  • 客户端提交任务后即可退出，任务由 YARN 完全托管。
  • 适合自动化任务调度（如通过 Airflow 定时提交）。
• Client 模式：
  • 客户端必须持续运行，直到任务结束（否则 Driver 进程终止，导致任务失败）。
  • 适合交互式场景（如 Spark Shell、Jupyter Notebook）。

(3) 日志与调试

• Cluster 模式：
  • 日志通过 YARN 的日志聚合机制存储到 HDFS，需通过以下命令查看：

    yarn logs -applicationId <app_id>
    

  • 适合生产环境，但调试不够直观。
• Client 模式：
  • 日志直接输出到客户端控制台，方便实时查看任务进展和错误。
  • 适合开发和调试阶段。

(4) 资源管理

• Cluster 模式：
  • Driver 的资源（内存、CPU）通过 YARN 配置（如 spark.driver.memory）。
  • Executor 的资源由 YARN 动态分配。
  • 适合资源需求较高的任务。
• Client 模式：
  • Driver 的资源受限于客户端机器的配置（如本地内存不足可能导致 OOM）。
  • Executor 的资源仍由 YARN 管理。
  • 需谨慎分配 Driver 内存（尤其是使用 collect() 等操作时）。

(5) 容错性

• Cluster 模式：
  • 若 ApplicationMaster（Driver）失败，YARN 可自动重启（需配置 spark.yarn.maxAppAttempts）。
  • 适合高可靠性要求的任务。
• Client 模式：
  • 客户端机器崩溃或网络中断会导致 Driver 进程终止，任务直接失败。
  • 无自动恢复机制。

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3. 适用场景

模式	典型场景
YARN Cluster	- 生产环境中的定时批处理任务。 - 需要客户端断开连接的长时任务（如 ETL 流程）。
YARN Client	- 开发调试（如 Spark Shell、PySpark 交互式环境）。 - 需要实时查看日志的任务。

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4. 配置与命令示例

(1) 提交命令

• Cluster 模式：

  spark-submit \--master yarn \--deploy-mode cluster \--class com.example.Main \--executor-memory 4g \--driver-memory 2g \myapp.jar
  

• Client 模式：

  spark-submit \--master yarn \--deploy-mode client \--class com.example.Main \--driver-memory 2g \  # 此配置仅影响客户端本地 Drivermyapp.jar
  

(2) 关键配置

• Cluster 模式：
  • spark.driver.memory: 控制 Driver（AM）的内存。
  • spark.yarn.maxAppAttempts: 设置 AM 的最大重试次数。
• Client 模式：
  • 本地机器的资源（如内存）需满足 Driver 需求。

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5. 常见问题

Q1: 为什么 Cluster 模式更适合生产环境？

• 资源隔离：Driver 在集群中运行，避免客户端资源瓶颈。
• 高可用性：YARN 可自动重启失败的 AM。
• 客户端无依赖：提交后即可释放客户端资源。

Q2: Client 模式下 collect() 导致 OOM 如何解决？

• 避免在 Client 模式下拉取大量数据到 Driver。
• 使用分布式写入操作（如 saveAsTextFile()）替代 collect()。
• 增加客户端机器的内存或调整 --driver-memory。

Q3: 如何选择模式？

• 开发/调试：优先使用 Client 模式（实时日志）。
• 生产/长时任务：必须使用 Cluster 模式。

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总结

• YARN Cluster 模式：Driver 在集群中，客户端无依赖，适合生产。
• YARN Client 模式：Driver 在客户端，适合开发和调试。
  选择时需权衡 资源管理、日志可见性 和 容错需求。