spark shell 执行命令

本文详细介绍如何使用Spark-shell在本地及集群环境下实现单词统计任务。包括配置环境、读取本地与HDFS文件,以及将结果保存回HDFS的具体步骤。

4.2.1 通过spark-shell --master local[N] 读取本地数据文件实现单词统计

--master local[N]

Local表示本地运行,跟集群没有任何关系,方便做一些测试和学习。

N表示一个正整数

Local[N]表示本地采用N个线程去运行任务

Spark-shell --master local[2] 它会产生一个spark submit 进程

Spark-shell --master local[2]

Sc.textFile(“file:///root/words.txt”).flatMap(x=>x.split(“ ”)).map(x=>(x,1)).reduceBykey((x,y)=>x+y).collect

Sc.textFile(“file:///root/words.txt”).flatMap(_.split(“ ”)).map((_.1)).reduceByKey(_+_).collect

4.2.2 通过spark-shell --master local[N] 读取HDFS上文件实现单词统计

Spark-shell --master local[2]

Sc.textFile(hdfs://node1:9000/words.txt).flatMap(_.split(“ ”)).map((_,1)).reducesByKey(_+_).collect

文件路径 简写方式

修改 vim spark-env.sh 文件,使其能够读取到hadoop目录下的配置文件

#spark整合hdfs

Exprot HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop/etc/hadoop

 

Sc.textFile(“/words.txt”).flatMap(_.split(“ ”)).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

4.2.3 通过spark-shell --master 指定master为集群中活着的master

需求:实现读取hdfs上的数据进行单词统计,最后把结果数据保存到hdfs上的目录中。

Spark-shell --master spark://node2:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 4

Sc.textFile(“/words.txt”).flatMap(_.split(“”)).map((_,1)).reducesByKey(_+_).savesAsTextFile(/out)

<think>好的,我现在需要解决用户的问题:如何在Linux命令行下直接调用spark-shell执行Scala命令而不启动交互式shell,并且要导入Iceberg的Schema。首先,我得回忆一下spark-shell的基本用法。通常,spark-shell启动后会进入交互式环境,但用户希望不进入这个界面,直接在命令行执行命令。 我记得,spark-shell可以通过-e参数来执行单行命令,或者用-i参数执行脚本文件。不过用户的需求是导入特定的类并执行语句,可能需要组合使用这些参数。另外,还需要确保Iceberg的相关依赖已经正确加载,否则会报ClassNotFound错误。 接下来,我需要考虑如何传递Scala代码给spark-shell。使用--conf选项来设置配置,比如添加Iceberg的包,可能需要指定--packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.2这样的参数(假设版本正确)。同时,用户需要执行的是import语句,这可能需要在初始化时加载,所以使用-e参数可能不够,因为-e通常用于执行单行表达式,而import可能需要更早加载。 或者,可以将命令写入一个临时文件,然后用-i参数执行这个文件。例如,创建一个包含import语句和可能需要的操作的Scala脚本,然后通过spark-shell -i script.scala来运行。但用户希望不进入交互式界面,所以可能需要使用非交互模式,比如结合--conf和-e参数。 另外,需要注意spark-shell的版本与Iceberg的兼容性。比如,如果用户使用的是Spark 3.x,可能需要对应Iceberg的相应版本。如果依赖包没有正确加载,即使import语句正确,也会失败。所以命令中需要包含必要的包加载选项。 可能的解决方案是使用spark-shell --packages指定Iceberg的依赖,然后通过-e参数执行import命令。但测试发现,-e参数执行的是表达式,而import通常需要在REPL的顶层,可能不被接受。因此,可能需要将命令包装在一个代码块中,或者使用echo管道传递。 例如,使用echo "import org.apache.iceberg.Schema" | spark-shell --packages ...,但这样可能仍然会启动交互式shell,只是输入了命令后退出。或者使用--conf spark.driver.extraJavaOptions和-D参数,但这可能不相关。 查阅资料发现,可以使用spark-shell -i <file>来执行文件中的命令,但文件需要存在。或者,使用bash的进程替换功能,比如spark-shell --packages ... -i <(echo 'import org.apache.iceberg.Schema'),这样可以直接传递命令而不创建临时文件。 另外,确保所有必要的配置都已设置,比如Iceberg需要的Hadoop配置或catalog设置,但用户的问题只提到导入Schema,可能不需要这些。不过,实际执行时可能需要更多配置,但根据用户需求,只处理导入语句的问题。 综合以上,正确的命令可能是: spark-shell --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.2 \ --conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions \ -e 'import org.apache.iceberg.Schema' 但需要确认-e是否支持导入语句。或者,如果不行,可能需要使用-i参数和一个临时文件,或者通过echo传递命令。或者,使用here-string的方式: spark-shell --packages ... <<< "import org.apache.iceberg.Schema" 不过,这种方法可能依然会进入交互式shell,但立即执行命令后退出。用户希望的是不进入交互式界面,所以可能需要抑制交互式提示,可能使用--no-interactive选项,但spark-shell是否有这个选项呢?查阅发现,spark-shell没有--no-interactive参数,所以可能需要通过其他方式,比如使用expect脚本,但用户可能希望简单的命令行。 因此,更可行的方案是使用spark-shell-e参数,但需要测试是否支持导入语句。或者,使用一个脚本文件,然后通过-i执行,同时退出。例如,创建一个文件import.scala,内容为导入语句,然后执行spark-shell -i import.scala,但执行完后会留在shell中,所以需要添加退出命令。例如,在import.scala末尾添加sys.exit(0),这样执行完导入后退出。 所以具体步骤是: 1. 创建临时文件temp.scala,内容: import org.apache.iceberg.Schema sys.exit(0) 2. 执行命令spark-shell --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.2 -i temp.scala 这样,spark-shell会执行文件中的命令然后退出。但用户希望不创建文件,所以可以使用进程替换: spark-shell --packages ... -i <(echo -e "import org.apache.iceberg.Schema\nsys.exit(0)") 这样,在命令行中直接传递命令,不需要创建文件。 或者,使用bash的here-document: spark-shell --packages ... <<EOF import org.apache.iceberg.Schema sys.exit(0) EOF 这样,命令会被传递给spark-shell,执行后退出。但用户需要在命令行中输入多行内容,可能需要换行符处理。 总结,正确的命令可能需要结合--packages加载依赖,并通过-i或输入重定向执行导入语句,然后立即退出。因此,最终的推荐命令可能是: spark-shell --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.2 \ --conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions \ -i <(echo "import org.apache.iceberg.Schema; sys.exit(0)") 或者在支持多行的环境中: spark-shell --packages ... <<COMMANDS import org.apache.iceberg.Schema sys.exit(0) COMMANDS 这样,spark-shell启动后执行导入,然后立即退出,不会进入交互式界面。</think>在Linux命令行中,可通过以下步骤直接调用`spark-shell`执行Scala命令而不启动交互式Shell: 1. **使用`spark-shell`的`--packages`参数加载Iceberg依赖**,并利用`-e`参数执行单行命令: ```bash spark-shell --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.2 \ --conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions \ -e 'import org.apache.iceberg.Schema; System.exit(0)' ``` 此命令会加载Iceberg库并执行导入语句,随后立即退出[^1][^2]。 2. **通过输入重定向传递多行命令**(适用于复杂场景): ```bash spark-shell --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.2 <<EOF import org.apache.iceberg.Schema sys.exit(0) EOF ``` 此方法允许编写多行Scala代码,并在执行后自动退出交互式环境。 3. **使用临时文件结合`-i`参数**(适合重复使用): ```bash echo -e "import org.apache.iceberg.Schema\nsys.exit(0)" > temp.scala spark-shell --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.2_2.12:0.13.2 -i temp.scala ``` 脚本执行完毕后会自动退出Shell。 **注意**:需根据实际Spark和Iceberg版本调整依赖包版本号,并确保网络可访问Maven仓库[^1][^3]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值