shell--

批量解压与文件重命名脚本

!/bin/bash

currnetPath=pwd
tmpPath=$currnetPath/tmpPath

mkdir tmpPathzip=.zippath=tmpPathzip=”.zip”path=1
for zipfile in ls $path
do
if [[ zipfile= zipfile= zip ]]
then
echo zipfileunzipzipfileunzipzipfile -d ./tmpPath
echo tmpPathcdtmpPathcdtmpPath
for file in ls $tmpPath
do
echo $file
newfile=echo $file | sed 's/rds_/rds-/g'
mv filefilenewfile

    done
    zip $zipfile *
    mv $zipfile ../
    rm -f *.*
    cd ../
fi

done
rm -fr $tmpPath

### 在本地模式和集群模式下启动 Spark Shell #### 本地模式(local[*])启动 Spark Shell 在本地模式下运行 Spark Shell 时,可以通过指定 `--master local[*]` 参数来启动。这会将 Spark Shell 配置为在单机上运行,并利用所有可用的 CPU 核心[^1]。 以下是启动命令: ```bash ./bin/spark-shell --master local[*] ``` 此命令会启动 Spark Shell 并将其绑定到本地环境的所有可用线程数。用户可以在启动后直接通过交互式界面运行 Spark 代码[^2]。 #### 集群模式(YARN)启动 Spark Shell 在 YARN 集群模式下运行 Spark Shell 时,需要指定 `--master yarn` 参数。这会将 Spark Shell 配置为在 YARN 集群中运行。此外,还可以通过设置其他参数来优化资源分配[^3]。 以下是启动命令: ```bash ./bin/spark-shell --master yarn ``` 如果需要进一步配置资源,例如设置每个执行器的核心数和内存大小,可以添加以下参数: ```bash ./bin/spark-shell --master yarn --conf spark.executor.memory=4g --conf spark.executor.cores=2 ``` 此命令会在 YARN 集群中启动 Spark Shell,并为每个执行器分配 4GB 内存和 2 个核心[^3]。 #### 注意事项 - 在 YARN 模式下启动 Spark Shell 时,确保 Hadoop 和 YARN 已正确安装并配置。 - 如果使用的是 Kerberos 认证,请确保已进行正确的身份验证[^4]。 - 在本地模式下,Spark Shell 的性能受限于单机的硬件资源,而在 YARN 模式下,它可以充分利用整个集群的计算能力[^5]。 ### 示例代码 以下是一个简单的 Spark Scala 代码示例,用于统计文本文件中的单词数量: ```scala val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/file.txt") val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCount.collect().foreach(println) ``` #### 运行环境 - 确保 Spark 安装目录下的 `bin` 文件夹包含 `spark-shell` 脚本。 - 在 YARN 模式下运行时,建议检查 YARN 的 Web 界面以监控任务状态[^6]。
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