Spark submit 提交任务（四）

最新推荐文章于 2024-07-10 08:00:00 发布
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分类专栏： 大数据 # Spark
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本文介绍如何使用spark-submit命令提交Spark应用作业至集群，包括参数解析与操作流程，并概述了Spark的基础命令与开发工具，如Spark-shell及IDE选择。

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文章目录

Spark基于应用作业的操作

Spark框架可借助spark-submit来提交一个编写好的Job应用到集群，从而完成Spark应用的分析和处理，这通常是生产场景中使用的一种操作方式。

spark-submit --class org.apache.spark.examples.JavaSparkPi --master spark://master002:7077 ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.3.jar 1

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
注释：

  1. –class 参数用于指定提交的JAR包中的运行主类
  2. 最后一个数字1代表运行的slices数量（即并行度），每一个slice都将启动一个Task来运行，每一个Task任务对应一个JVM进程
  3. .jar 是提交到Spark集群的Job作业打包JAR，这与Hadoop提交作业的方式是相同的

Spark操作的基础命令与开发工具介绍

  1. 在Spark的安装目录下的bin目录中有以下两个运行命令
  • Spark-submit：该命令用于提交Spark的Job应用，通常用于测试
  • Spark-shell：Spark交互式命令行工具，通常用于生产环境
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序列图： 1.客户端任务提交： ./spark-submit --master spark://node1:7077 --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar 100 其中 spark - submit 脚...
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根据spark官网，在提交任务的时候指定–jars，用逗号分开。这样做的缺点是每次都要指定jar包，如果jar包少的话可以这么做，但是如果多的话会很麻烦。 spark-submit --master yarn-client --executor-memory 3g --executor-cores 2 --num-executors 2 --jars ***.jar,***.jar(你的jar包
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需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
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这段脚本首先将 project.jar 复制到 /root 目录下，然后切换到 /opt/spark/dist/bin 目录。在 begin 和 end 之间，使用 spark-submit 命令提交 Spark 程序，其中 --master local 指定了本地模式，--class Student 指定了主类为 Student，最后指定了 jar 包的路径为 /root/project.jar。为了完成本关任务，你需要掌握：1.了解spark-submit的参数。第1关：spark-submit提交。
spark submit 任务提交流程
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01-04
### Spark Submit 的工作流程和执行过程 #### 任务提交阶段 当通过 `spark-submit` 提交一个应用到集群上运行时，首先会解析命令行参数以及配置文件中的设置。这些参数指定了诸如主节点地址、使用的类路径以及其他必要的资源配置选项[^1]。 ```bash ./bin/spark-submit \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ examples/src/main/python/pi.py \ 1000 ``` 此脚本向指定的 Master 节点发送请求来启动应用程序实例，并告知它要执行的具体程序位置及其入口方法或Python脚本名称等信息[^2]。 #### 驱动器初始化与调度 一旦接收到有效的作业提交请求后，Master 将负责创建一个新的 Driver 进程，在某些情况下可能会选择最合适的 Worker 来承载这个新的驱动器进程。这一步骤涉及到资源分配评估，即寻找具有足够可用内存和其他硬件条件满足需求的工作节点[^4]。 对于 YARN 或 Mesos 环境下的部署模式，则由相应的框架内部机制完成上述决策逻辑；而对于独立版 (Standalone)，则是由内置算法决定最佳放置方案[^5]。 #### 应用程序执行期间的状态更新 随着 Driver 成功启动之后，便会开始加载用户定义好的业务逻辑代码——比如 Java 类或者 PySpark Script 文件，并按照既定计划分发计算任务给各个 Executor 执行单元处理数据集片段。与此同时，Driver 不断监控整个批处理进度并向客户端汇报最新状况直至全部结束为止[^3]。 ```python def main(): conf = SparkConf().setAppName("example") sc = SparkContext(conf=conf) # Your code here... if __name__ == "__main__": main() ``` 在整个过程中，日志记录功能可以帮助开发者追踪任何可能发生的错误消息或是性能瓶颈所在之处，从而便于后续优化改进措施实施。
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