【spark】on yarn的模式下,如何上传files并在程序中读取到?

本文深入探讨了在Spark on Yarn环境下,不同部署模式(client和cluster)中,如何从外部传入文件并进行数据处理。详细介绍了shell参数配置、代码实现及分布式文件系统的应用,适合Spark开发者参考。

在使用spark的时候,往往我们需要外部传入文件,来配合程序做数据处理

那么这就涉及到,如何传入,如何获取(本文讨论的是spark on yarn

讲实话,我觉得这个问题挺烦的,我百度了好久(可能我姿势不对?),各种博客,stackoverflow,community.cloudera.com都找过,我觉得回答方都停留在理论基础,并没有show me code,我实际测试的时候,好像又和他们说的不太一样,哎,要是能有统一的入口,统一的出口就好了

1、client模式

client模式下,driver开启在提交任务的机器上,所以他可以直接读取到本地的文件,这就很简单了

(1)、从shell中传入文件的绝对路径(关键在spark.filename这一行)

bin/spark-submit \
--master yarn \
--class spark.LoadFileTest \
--deploy-mode client \
--conf spark.file.absolutepath=/opt/data/sql.txt \
/opt/CDH/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.12.1/spark.jar 

其实随便找个名字,不一定要用spark.file.absolutepath来作为参数名称,但是你的参数名称必须是spark开头的,才会被sparkConf加载

 (2)、在代码中获取到shell传入的路径,然后通过java的io流读取数据

public static void main(String[] args)  {
        SparkSession sparkSession = buildSparkSession(false, "LoadFileTest");
        String absolutePath = sparkSession.conf().get("spark.file.absolutepath");
        System.out.println("===============文件绝对路径=================");
        System.out.println("absolutePath = "+ absolutePath);
    
        String sql = readFileContent(absolutePath);
        System.out.println("文件内容 = "+ sql);
    }

private static String readFileContent(String absolutePath) {
        BufferedReader reader = null;
        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
        try {
            reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(absolutePath)));
            String str;
            //一次读取一行
            while ((str = reader.readLine()) != null) {
                stringBuffer.append(str + "\n");
            }
        } catch (Exception e) {
           e.printStackTrace();
            return null;
        }
        return stringBuffer.toString();
    }

(3)、获得了之后想干嘛就干嘛吧,如果想让executor处理的时候也用到这个数据,可以把这个数据做为广播变量广播出去就好了

2、cluster模式

cluster模式下,driver会在任意有资源的节点启动,那么他就读取不到当前提交任务的这台机器的数据了,所以理论上,我们需要提供一个分布式的文件系统,让所有机器都可以通过这个系统获取数据

(1)、在shell中使用--files的方式上传文件,并且还要传入文件名

bin/spark-submit \
--master yarn \
--class spark.LoadFileTest \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.file.absolutepath=sql.txt \
--files /opt/sql.txt  \
/opt/CDH/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.12.1/spark.jar 

通过以上shell,你会发现日志中有一条info,把本地的文件上传到了hdfs上,这样就可以通过hdfs访问这个数据

(2)、代码中获取

可以通过spark的read直接读数据,也可以自己写io流读取hdfs上的文件,这里我选的第一种,比较方便

public static void main(String[] args)  {
        SparkSession sparkSession = buildSparkSession(false, "LoadFileTest");
        String fileName= sparkSession.conf().get("spark.file.absolutepath");
        System.out.println("===============文件名=================");
        System.out.println("fileName= "+ fileName);
        Dataset<String> confSql = spark
                .read()
                .textFile(System.getenv("SPARK_YARN_STAGING_DIR") + "/" + fileName);

        confSql.show(false);
        //这里可以通过take,collect等方法,把Dataset的中的数据取出转成String
        //由于太简单我就不写了

    }

有同学会问,诶,你这个SPARK_YARN_STAGING_DIR哪里来的呀?

通过cluster提交的任务,我们无法在提交的机器直接看到日志,所以我的hadoop开启了jobhistory服务之后,我运行如下查看日志的命令

bin/yarn logs -applicationId 这里传入具体的$application_id

3、备注

另我觉得烦的事情是这样的,我在想,有没有统一的方法,不管是client还是cluster都可以使用这个方法读取数据

不知道是就没有这样的方法,还是我找不到

你看,理论上来说,client模式,我也通过--files把文件上传到hdfs上,然后读取hdfs上的数据就好了呀,但是关键在于client模式下,SPARK_YARN_STAGING_DIR居然为null,这实在太难受了。。。。那我就不能方便的得到--files上传的数据的目录了,所以client模式我才会用io直接读取本地文件,不知道各位老哥们有没有解决这个问题的方法呢?

所以如果不确定用户提及shell中,会使用client还是cluster,那代码中,只能先加一层判断,判断sparkSession.conf().get("spark.submit.deployMode")这个值是client还是cluster,然后再调用对应模式下的文件的读取,想想就觉得好烦啊!

好了菜鸡一只,下次再见!

马上端午节加上我的生日到了,提前祝自己生日快乐吧!

<think> 我们参考了上述引用内容,用户询问的是Spark on Yarn的日志分析方法。根据引用内容,我们知道Spark on YARN有两种模式yarn-client和yarn-cluster。在yarn-client模式下,日志会直接输出到控制台,而在yarn-cluster模式下,日志不会直接显示,需要通过YARN的命令来查看。 根据引用[1]和[2]: - yarn-client模式:driver运行在提交作业的客户端,日志会输出到控制台,因此可以直接在提交作业的终端看到日志。 - yarn-cluster模式:driver运行在集群的某个容器(container)中,因此提交作业的客户端不会显示日志,需要通过YARN的日志查看命令来获取。 查看日志的方法: 1. 使用YARN的命令行工具查看: yarn logs -applicationId <application_id> 其中<application_id>是Spark作业提交后YARN返回的应用程序ID。 2. 在YARN的Web UI上查看:通常可以通过访问ResourceManager的Web UI(默认端口8088),找到对应的应用程序,然后点击“Logs”链接查看。 另外,引用[3]提到了在提交Spark作业时通过配置log4j属性文件来控制日志输出。我们可以通过--files选项将log4j配置文件上传到集群,通过--conf参数指定driver和executor使用的log4j配置文件,从而自定义日志输出格式和级别。 引用[4]则给出了一个提交Spark作业到YARN集群(cluster模式)的示例命令,但未直接涉及日志查看。 因此,总结日志分析方法如下: - 对于yarn-client模式:直接在提交作业的控制台查看日志。 - 对于yarn-cluster模式: a. 使用`yarn logs -applicationId <app_id>`命令查看。 b. 通过YARN的Web UI查看。 此外,还可以通过配置log4j来调整日志的输出,例如将日志输出到文件或调整日志级别。 下面我们按照要求生成回答。 </think>### Spark on YARN 日志分析方法 在 Spark on YARN 架构中,日志分析方式取决于部署模式(client/cluster),以下是具体分析方法: #### 📍 1. **yarn-cluster模式日志查看** 在 cluster 模式下,Driver 运行在 YARN 容器中,需通过以下方式查看日志: ```bash # 查看完整应用日志(包含Driver/Executor) yarn logs -applicationId <application_id> # 例如 application_1687765432210_0012 # 查看特定容器日志 yarn logs -applicationId <app_id> -containerId <container_id> ``` > 日志存储位置:默认在 HDFS 的 `/tmp/logs/<user>/logs` 目录,保留周期由 `yarn.log-aggregation.retain-seconds` 配置[^1][^4]。 #### 📍 2. **yarn-client模式日志查看** 在 client 模式下,Driver 运行在提交节点,日志直接输出到控制台: ```bash spark-submit --master yarn --deploy-mode client ... # 执行后实时在终端输出Driver日志 ``` #### ⚙️ 3. **YARN Web UI 查看** 通过 ResourceManager Web UI(默认 `http://<rm_host>:8088`): 1. 在应用列表点击目标 `Application ID` 2. 点击 **"Logs"** 按钮查看聚合日志 ![](https://spark.apache.org/docs/latest/img/yarn-app-logs.png) #### 🔧 4. **自定义日志配置** 通过 log4j 配置文件控制日志格式和存储路径: ```bash spark-submit \ --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:/path/to/log4j-driver.properties" \ --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:log4j-executor.properties" \ --files "/path/to/log4j-executor.properties" \ ... ``` 示例 `log4j.properties` 配置: ```properties log4j.rootLogger=INFO, file log4j.appender.file=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.file.File=/var/log/spark/app.log log4j.appender.file.MaxFileSize=50MB ``` 此配置将日志重定向到指定文件[^3]。 #### 📂 5. **直接访问 HDFS 日志** 聚合后的日志存储在 HDFS,路径格式: ``` hdfs://<namenode>/tmp/logs/<user>/logs/<application_id> ``` 使用 `hdfs dfs -cat` 命令直接读取: ```bash hdfs dfs -cat /tmp/logs/hadoop/logs/application_1687765432210_0012/* ``` > ⚠️ **注意事项** > - 确保 YARN 配置 `yarn.log-aggregation.enable=true` 启用日志聚合 > - 调试时可添加 `--verbose` 参数输出详细提交信息 > - 日志保留时间由 `yarn.nodemanager.log.retain-seconds` 控制(默认3小时)[^4]
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