大数据之 Spark 提交作业的方法

本文详细介绍了如何通过命令行工具SparkSubmit以及编程方式(使用SparkContext或SparkSession)在ApacheSpark中提交作业,包括设置参数如集群模式、内存分配和执行器数量,以及Scala和Python示例代码。

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Apache Spark 提交作业可以通过命令行或通过编程方式进行。以下分别是两种方式的基本步骤:

1. 命令行提交(Spark Submit)

在集群模式下,你通常会在安装了Spark和Hadoop环境的服务器上运行spark-submit命令来提交作业。

./bin/spark-submit \
--class <你的主类名> \
--master <集群模式> \
--deploy-mode <部署模式(client 或 cluster)> \
--executor-memory <executor内存大小> \
--num-executors <executor数量> \
--conf <自定义配置项> \
<你的应用jar包路径> \
[应用参数
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