Spark Job Server 项目教程

Spark Job Server 项目教程

spark-jobserver spark-jobserver/spark-jobserver: 是一个用于管理和调度 Apache Spark 作业的分布式计算平台。适合对分布式计算和 Apache Spark 有兴趣的人，特别是想使用 Apache Spark 进行大规模数据处理和实时计算的人。特点是提供了一套简洁易用的 API，支持多种集群环境和调度策略，具有高性能和可扩展性。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-jobserver

1. 项目的目录结构及介绍

Spark Job Server 项目的目录结构如下：

spark-jobserver/
├── akka-app/
├── bin/
├── cici/
├── doc/
├── docker-setups/
├── job-server-api/src/
├── job-server-extras/
├── job-server-integration-tests/
├── job-server-python/
├── job-server-tests/src/main/
├── job-server/
├── notes/
├── project/
├── src/main/ls/
├── .dockerignore
├── .gitignore
├── .jvmopts
├── .travis.yml
├── Dockerfile
├── Dockerfile.test
├── LICENSE.md
├── README.md
├── build.sbt
├── config/
├── run_tests.sh
├── scalastyle-config.xml
└── version.sbt

目录结构介绍

• akka-app/: 包含与 Akka 相关的应用程序代码。
• bin/: 包含项目的可执行脚本。
• cici/: 包含与 CI/CD 相关的配置文件。
• doc/: 包含项目的文档文件。
• docker-setups/: 包含 Docker 相关的配置和脚本。
• job-server-api/src/: 包含 Job Server API 的源代码。
• job-server-extras/: 包含额外的 Job Server 功能代码。
• job-server-integration-tests/: 包含集成测试代码。
• job-server-python/: 包含 Python 相关的 Job Server 代码。
• job-server-tests/src/main/: 包含测试代码。
• job-server/: 包含 Job Server 的核心代码。
• notes/: 包含项目的笔记和说明文件。
• project/: 包含 SBT 项目配置文件。
• src/main/ls/: 包含项目的源代码。
• .dockerignore: Docker 忽略文件。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• .jvmopts: JVM 选项配置文件。
• .travis.yml: Travis CI 配置文件。
• Dockerfile: Docker 构建文件。
• Dockerfile.test: 用于测试的 Docker 构建文件。
• LICENSE.md: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明文件。
• build.sbt: SBT 构建配置文件。
• config/: 包含项目的配置文件。
• run_tests.sh: 运行测试的脚本。
• scalastyle-config.xml: Scala 代码风格配置文件。
• version.sbt: 项目版本配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• run_tests.sh: 这是一个用于运行测试的脚本文件。通过执行该脚本，可以启动项目的测试流程。

启动步骤

1. 确保项目依赖已经安装，可以通过 sbt 命令进行依赖管理。
2. 运行 run_tests.sh 脚本，启动测试流程。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• config/: 该目录下包含项目的配置文件，用于配置 Spark Job Server 的各种参数。

配置文件示例

# 示例配置文件
spark {
  master = "local[*]"
  jobserver {
    port = 8090
    context-per-jvm = true
  }
}

配置文件说明

• spark.master: 指定 Spark 的 Master URL，例如 local[*] 表示在本地模式下运行。
• spark.jobserver.port: 指定 Job Server 的端口号。
• spark.jobserver.context-per-jvm: 是否为每个 SparkContext 启动一个独立的 JVM 进程。

通过这些配置文件，可以灵活地调整 Spark Job Server 的运行环境和行为。

spark-jobserver spark-jobserver/spark-jobserver: 是一个用于管理和调度 Apache Spark 作业的分布式计算平台。适合对分布式计算和 Apache Spark 有兴趣的人，特别是想使用 Apache Spark 进行大规模数据处理和实时计算的人。特点是提供了一套简洁易用的 API，支持多种集群环境和调度策略，具有高性能和可扩展性。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-jobserver