spark-submit的参数名称解析

本文详细介绍了使用spark-submit命令时需要传入的各种参数及其含义,包括Master URL、部署模式、类名称、应用程序名称等,帮助读者更好地理解并配置Spark应用程序。

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执行时需要传入的参数说明

Usage: spark-submit [options] <app jar | python file> [app options]

参数名称

含义

--master MASTER_URL

可以是spark://host:port, mesos://host:port, yarn,  yarn-cluster,yarn-client, local

--deploy-mode DEPLOY_MODE

Driver程序运行的地方,client或者cluster

--class CLASS_NAME

主类名称,含包名

--name NAME

Application名称

--jars JARS

Driver依赖的第三方jar

--py-files PY_FILES

用逗号隔开的放置在Python应用程序PYTHONPATH上的.zip,  .egg, .py文件列表

--files FILES

用逗号隔开的要放置在每个executor工作目录的文件列表

--properties-file FILE

设置应用程序属性的文件路径,默认是conf/spark-defaults.conf

--driver-memory MEM

Driver程序使用内存大小

--driver-java-options


--driver-library-path

Driver程序的库路径

--driver-class-path

Driver程序的类路径

--executor-memory MEM

executor内存大小,默认1G

--driver-cores NUM

Driver程序的使用CPU个数,仅限于Spark Alone模式

--supervise

失败后是否重启Driver,仅限于Spark  Alone模式

--total-executor-cores NUM

executor使用的总核数,仅限于Spark AloneSpark on Mesos模式

--executor-cores NUM

每个executor使用的内核数,默认为1,仅限于Spark on Yarn模式

--queue QUEUE_NAME

提交应用程序给哪个YARN的队列,默认是default队列,仅限于Spark on Yarn模式

--num-executors NUM

启动的executor数量,默认是2个,仅限于Spark on Yarn模式

--archives ARCHIVES

仅限于Spark on Yarn模式

<think>嗯,用户让我解释一个PySparkspark-submit命令,参数看起来有点多,我需要仔细分析每个部分的作用。首先,我得确认自己对这些参数的理解是否正确,特别是那些可能容易混淆的部分,比如--deploy-mode和yarn相关的配置。 首先,spark-submit是提交Spark应用程序的命令,对吧?接下来是--master yarn,这里指定了集群的主节点使用YARN作为资源管理器。然后--deploy-mode cluster,这个参数决定了driver程序运行的位置,cluster模式下driver会在集群的某个节点上运行,而client模式则是在提交的机器上。用户用的是cluster,所以driver在集群里,这样适合生产环境,用户可能是在正式环境中运行任务。 然后是--name spark_text,给应用起个名字,方便在YARN的管理界面查看,这个比较直观。接下来两个--conf参数需要仔细看。第一个是spark.pyspark.python=./Python/bin/python3,这里应该是设置PySpark使用的Python路径,特别是指定了归档文件中的python3,可能是为了确保集群中的所有节点都使用相同的Python环境,避免版本不一致的问题。 第二个--conf是spark.yarn.dist.archives=hdfs://dbc_test/pysp_env.zip#Python,这里通过YARN分发一个压缩包到各个节点,解压后的目录名为Python。这个压缩包可能包含了Python3的环境和依赖库,这样每个执行器都能访问到这个环境,特别是当节点本身没有安装所需Python版本时特别有用。用户可能遇到了依赖问题,所以用这种方式统一环境。 最后是执行脚本test0303.py,这就是用户的PySpark应用程序。整个命令的作用应该是确保在YARN集群上以cluster模式运行,使用指定的Python环境,并分发必要的依赖文件。 需要检查是否有遗漏的参数或者可能的配置错误。比如,spark.yarn.dist.archives的路径是否正确,压缩包里的结构是否合理,特别是Python/bin/python3是否存在。另外,要确认HDFS路径hdfs://dbc_test/pysp_env.zip是否可访问,权限是否正确。用户可能在准备环境时已经处理了这些,但解释的时候可以提醒注意点。 还有,用户可能不太明白为什么需要指定Python路径和分发归档文件,可能需要解释这些配置如何保证环境一致性,避免因节点环境不同导致的错误。比如,有的节点可能只有Python2,而代码用了Python3的特性,这时候指定Python3路径就很重要。 总结来说,这个命令的核心是确保应用在分布式环境中正确运行,处理依赖和环境问题。需要分步骤解释每个参数的作用,以及它们如何共同工作来达到这个目的。可能还需要提到,使用cluster模式时日志如何查看,或者遇到错误时如何排查,比如检查YARN的应用程序日志,确认Python环境是否正确加载等。</think>这是一个用于在YARN集群模式下提交PySpark作业的完整`spark-submit`命令示例。让我们逐部分解析其作用: ```bash spark-submit \ --master yarn \ # 指定使用YARN集群管理器 --deploy-mode cluster \ # Driver程序运行在集群中(而非客户端本地) --name spark_text \ # 给应用程序命名(显示在YARN界面) --conf spark.pyspark.python=./Python/bin/python3 \ # 指定Python解释器路径 --conf spark.yarn.dist.archives=hdfs://dbc_test/pysp_env.zip#Python \ # 分发Python环境 test0303.py # 要执行的PySpark脚本 ``` 详细解释每个关键参数: 1. **--master yarn** 使用YARN作为集群资源管理器,Spark将通过与Hadoop YARN交互来获取计算资源 2. **--deploy-mode cluster** - Driver程序会运行在YARN管理的某个容器中(适合生产环境) - 与`client`模式的区别:client模式下Driver运行在提交机器本地 3. **--name spark_text** 为应用程序设置易读的名称,便于在YARN Web UI(http://<resourcemanager>:8088)中识别 4. **spark.pyspark.python配置** `./Python/bin/python3`指定使用分发到各节点的Python环境: - 路径前缀`./`表示相对于容器的工作目录 - 确保所有Executor使用统一的三方库版本 5. **spark.yarn.dist.archives配置** `hdfs://dbc_test/pysp_env.zip#Python`实现: - 从HDFS分发名为`pysp_env.zip`的压缩包到所有节点 - `#Python`表示解压后的目录别名(会自动创建该目录) - 压缩包应包含完整的Python3环境(含所需依赖库) 6. **执行流程** 当作业启动时: - YARN会先下载HDFS上的`pysp_env.zip` - 将压缩包解压到容器工作目录下的`Python`文件夹 - 通过指定的Python路径启动Executor进程 **典型使用场景**: 当集群节点未安装Python3,或需要严格统一Python环境版本(如使用特定版本的三方库)时,通过分发自包含的Python环境压缩包,可以确保分布式计算环境的一致性。 **注意事项**: 1. 压缩包需包含完整的可执行Python环境(建议用virtualenv打包) 2. HDFS路径需要对提交用户有读取权限 3. 压缩包内的Python版本应与代码兼容(如Python3.6+) 4. 可通过`#别名`自定义解压目录名称,但需与python路径配置对应 **排查建议**: 若作业启动失败,可检查: 1. YARN日志中是否显示成功获取Python环境 2. 容器内是否存在`./Python/bin/python3`文件 3. Python环境是否包含PySpark的依赖库(如py4j等)
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