<think>
我们之前讨论了
Spark提交作业的不同方式（
spark-submit的各种模式），现在用户询问
spark shell、
spark-submit、
spark-sql在提交作业方面的特点
和区别。
根据用户提供的引用
和之前的问题，我们需要总结这三个工具在
Spark作业提交中的角色
和区别。
1.
spark-submit：
- 引用[2]提到：
spark-submit用来提交打成jar包的任务。它是一个提交
Spark应用程序（通常是打包好的JAR包）到集群的命令行工具。
- 支持多种集群模式（Standalone, YARN, Mesos, Kubernetes）
和部署模式（client/cluster）。
- 示例命令：提交一个计算Pi的
Spark作业到YARN集群（cluster模式）[^2]。
2.
spark-shell：
- 引用[2]提到：
spark-shell是一个简单的用来测试的交互式窗口。它是一个基于Scala的REPL（交互式解释环境），主要用于交互式数据处理
和调试。
- 特点：
- 自动初始化
SparkContext（通常变量名为sc）
和SparkSession（变量名为
spark）。
- 适合小规模数据探索
和快速原型开发，不能用于生产环境。
- 在启动时指定master（如
--master yarn
--deploy
-mode client）[^2]。
3.
spark-sql：
- 引用[4]提到：
spark on hive &
spark-sql on hive。它是一个用于执行
Spark SQL查询的交互式命令行工具，类似于Hive的CLI。
- 特点：
- 支持执行
SQL语句，可以连接Hive Metastore（需要配置）[^4]。
- 通常用于执行
SQL脚本或交互式查询，背后运行的是
Spark SQL引擎。
- 也可以指定master（如
--master yarn）来运行在集群上。
三者的主要
区别：
| 工具 | 用途 | 运行模式 | 适用场景 |
|
--------------|
----------------------------------------------------------------------|
--------------------|
------------------------------|
| **
spark-submit** | 提交打包好的
Spark应用程序（JAR包）到集群执行 | 支持所有集群模式 | 生产环境任务提交 |
| **
spark-shell** | 提供交互式Scala环境，用于探索性数据分析或调试（自动初始化
Spark环境） | 通常使用client模式 | 开发/调试阶段 |
| **
spark-sql** | 提供
SQL交互环境，执行
SQL查询（支持Hive语法） | 通常使用client模式 |
SQL查询、数据操作（替代Hive）|
详细说明：
- **
spark-submit**：
- 是生产环境中最常用的提交方式。
- 支持细粒度资源控制（如
--executor
-memory,
--executor
-cores等）[^2]。
- 可以提交用Scala/Java/Python编写的
Spark应用程序。
- **
spark-shell**：
- 启动后，用户可以直接在命令行中输入Scala代码，并立即看到结果。
- 在后台，它实际上启动了一个
Spark应用（在指定的master上），但Driver在启动
shell的机器上（client模式）。
- 不适合长时间运行的任务，因为一旦
shell退出，任务就结束。
- **
spark-sql**：
- 启动后，可以执行
SQL语句，也可以执行
Spark SQL特有的命令（如SHOW TABLES）。
- 支持从文件系统（如HDFS）读取数据，也可以连接Hive Metastore[^4]。
- 可以通过`
-f`参数执行
SQL脚本文件。
示例：
1. 使用
spark-submit提交作业（YARN cluster模式）：
```bash
spark-submit \
--class org.apache.
spark.examples.
SparkPi \
--master yarn \
--deploy
-mode cluster \
--executor
-memory 2g \
--num
-executors 4 \
/path/to/examples.jar
100
```
2. 启动
spark-shell（本地模式测试）：
```bash
spark-shell --master local[4]
```
然后在
shell中输入：
```scala
val data = Array(
1,2,3,4,5)
val rdd = sc.parallelize(data)
rdd.reduce(_ + _)
```
3. 使用
spark-sql查询Hive表：
```bash
spark-sql --master yarn
--conf
spark.
sql.hive.thriftServer.singleSession=true
```
然后输入
SQL：
```
sql
SELECT * FROM my_hive_table LIMIT
10;
```
注意：
spark-shell和spark-sql在提交时也可以指定资源参数（如
--executor
-memory），但通常只在交互式调试时使用。
总结：
- 编写好的
Spark应用程序（jar包）使用
spark-submit提交。
- 需要交互式探索数据或调试代码用
spark-shell。
- 需要执行
SQL查询（尤其是Hive表）用
spark-sql。
根据用户之前的问题，可能还涉及Hive集成（引用[
1][4]）
和YARN模式（引用[5]），但这里主要关注三个工具的
区别。
生成相关问题：
</think>
###
Spark Shell、
Spark-Submit、
Spark-SQL 在作业提交中的
区别
以下是三个核心工具在
Spark作业提交中的对比总结：
| **工具** | **核心用途** | **运行模式** | **资源控制** | **适用场景** |
|
-----------------|
--------------------------------------|
----------------------------------|
--------------------------|
----------------------------------|
| **
spark-shell** | 交互式探索
和调试 | `
--master local[*]` (默认) | 不支持集群资源参数 | 开发调试、小规模数据探索 |
| **
spark-submit**| 提交打包的应用程序 | 支持所有模式（Local/YARN/K8s等） | 支持细粒度资源调控 | 生产环境作业、定时任务 |
| **
spark-sql** | 执行
SQL/DDL操作 | 通常以`
--master yarn
-client`运行 | 有限支持资源参数 | Hive查询、数据仓库操作 |
---
####
1. **
spark-shell：交互式探索工具**
- **核心特点**：
- REPL环境（Read
-Eval
-Print Loop），实时执行Scala/Python代码[^2]
- **自动初始化**：启动时自动创建`
SparkContext`（sc）
和`
SparkSession`（
spark）
- **默认本地模式**：未指定`
--master`时使用`local[*]`（本地所有核心）[^2]
- **使用示例**：
```bash
spark-shell \
--master yarn \ # 可切换至YARN模式
--executor
-memory 4g # 资源控制有限
```
```scala
// 交互式执行代码
val rdd = sc.parallelize(
1 to
100)
println(rdd.count())
```
- **适用场景**：
- 数据探索
和原型验证
- 调试复杂转换逻辑
- 不适合生产环境长时间运行[^2]
---
#### 2. **
spark-submit：生产级作业提交**
- **核心特点**：
- 提交**预编译的JAR包**（Scala/Java）或Python脚本[^
1][^2]
- 完整集群资源控制：
```bash
--executor
-memory 8g \
--executor
-cores 4 \
--num
-executors
10
```
- 支持**所有集群模式**：
- YARN：`
--master yarn
--deploy
-mode cluster`[^5]
- Kubernetes：`
--master k8s
://...`
- Standalone：`
--master
spark://...`
- **使用示例**：
```bash
spark-submit \
--class com.example.ETLJob \
--master yarn \
--deploy
-mode cluster \ # Driver在YARN集群运行[^5]
--queue production \
/path/to/your
-app.jar
```
- **适用场景**：
- 生产环境定时任务
- 大规模ETL流水线
- 需要资源隔离的作业[^2]
---
#### 3. **
spark-sql：
SQL专用接口**
- **核心特点**：
- 专为
SQL/DDL操作优化（兼容Hive语法）[^4]
- 集成Hive Metastore：
```xml
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>
spark</value> <!
-- 使用
Spark引擎
-->
</property>
```
- **执行方式**：
- 交互式命令行：`
spark-sql`
- 脚本模式：`
spark-sql -f script.
sql`
- **使用示例**：
```bash
spark-sql \
--master yarn \
--conf
spark.
sql.shuffle.partitions=200 \
-e "SELECT * FROM hive_table LIMIT
10" # 直接执行
SQL
```
- **适用场景**：
- 替代Hive CLI执行查询[^4]
- 数据仓库表管理（CREATE/ALTER）
- SQL-centric
工作流
---
### 关键差异总结
1. **作业生命周期**：
- `
spark-shell`：会话结束时作业终止
- `
spark-submit`：作业独立于客户端运行（尤其cluster模式）
- `
spark-sql`：
SQL会话结束后释放资源
2. **元数据集成**：
- `
spark-sql`天然集成Hive Metastore[^4]
- `
spark-submit`需手动配置Hive支持
- `
spark-shell`需显式启用Hive支持
3. **资源管理**：
```mermaid
graph LR
A[
spark-shell]
-->|仅基础配置| B(本地/YARN
-client)
C[
spark-submit]
-->|精细控制| D(所有集群模式)
E[
spark-sql]
-->|中等控制| F(YARN
-client为主)
```
> **最佳实践**：
>
- 开发阶段用`
spark-shell`验证逻辑
>
- 生产环境用`
spark-submit`提交JAR包
>
- Hive表操作首选`
spark-sql`[^4]
---
本文对比了spark-shell与spark-submit的区别，前者提供交互式开发环境，后者用于提交编译后的Jar包到集群执行。详细介绍了两者在位置、交互性和执行方式上的不同，并给出具体使用方法。
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