Spring Boot 应用中通过 YARN 来调用 Spark 作业的来执行数据质检。这是一个非常经典的数据质量检测、数据优化的常用架构，将Web服务/业务处理（Spring Boot）与大数据质检（Spark on YARN）解耦。

核心架构图

首先，通过一张图来理解整个流程的架构：

整个流程的核心在于，Spring Boot 应用并不直接执行 Spark 作业，而是作为一个提交客户端，将作业提交到 YARN 集群上，并由 YARN 来负责资源管理和任务调度。

一、核心原理与组件

1. Spark on YARN 的模式

Spark on YARN 有种模式，这两种模式决定了 ApplicationMaster (AM) 的角色：

• yarn-cluster (推荐用于生产环境):
  • Driver 运行在 YARN 的 ApplicationMaster 中。这意味着 Driver 进程是在 YARN 集群的某个节点上启动的。
  • Spring Boot 应用在提交作业后，可以与作业断开连接，作业会继续在 YARN 上运行直至结束。
  • 适合长时间运行的作业。
• yarn-client (通常用于交互式/调试):
  • Driver 运行在提交作业的客户端机器上（即运行 Spring Boot 应用的那台机器）。
  • Spring Boot 应用必须保持运行，否则 Driver 退出会导致作业失败。
  • 作业的输出（如 stdout）会直接打印到客户端的控制台，方便调试。

技术细节：在 Spring Boot 中调用，我们通常使用 yarn-cluster 模式，这样我们的应用服务就不会被大量的 Spark 计算任务所拖累，实现了服务与计算的分离。

2. 关键组件：spark-submit 与 SparkLauncher

• spark-submit: 是 Spark 官方提供的用于提交作业的 shell 脚本。最简单的方式是在 Spring Boot 中通过 Runtime.getRuntime().exec() 来调用这个脚本。
• SparkLauncher: 是 Spark 提供的 Java API，专门用于以编程方式将 Spark 应用程序启动到集群上。这是更优雅、更易于集成和管理的方式，推荐使用。

二、两种实现方式的技术细节

方式一：使用 ProcessBuilder 调用 spark-submit 脚本

这种方式本质上是将你在命令行手动执行的操作自动化。

步骤：

1. 在部署了 Spark 和 Hadoop 客户端的机器上运行 Spring Boot 应用。
2. 构建完整的 spark-submit