Spark如何退出spark-shell

最新推荐文章于 2025-05-13 11:20:57 发布
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博客介绍了在Spark中退出spark - shell的方法，即在终端输入命令“:quit”即可完成退出操作。

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Spark-shell和Spark-submit
feizuiku0116的博客
02-07 494
Spark支持多种集群管理器（Cluster Manager）,取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值：local、spark、yarn，区别如下： 一、Spark-shell 引入：之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下可以用scala编写spark程序，适合学习测试时使用！ 实例：spark-shell可以携带参数 spark-shell --mast
退出 spark-shell 命令行
每天进步一点点儿
02-24 4531
:quit
Spark_spark shell退出方式
迎难而上
11-28 2902
本文介绍了四种退出Spark Shell的方式：使用退出命令、使用Ctrl+D组合键、使用系统命令和结束Shell进程。这些方式都可以有效地退出Spark Shell，并释放资源。在使用Spark Shell时，我们可以根据实际需求选择合适的退出方式。遵循良好的退出习惯，可以提高工作效率，同时避免资源浪费。
运行Spark程序-在shell中运行
最新发布
2303_82118663的博客
05-13 482
转换操作（如map/filter）需要执行动作（如collect/count）才会触发计算。
如何退出Spark-shell
qq_52756815的博客
08-23 2516
如何退出Spark-shell。
Spark退出spark-shell
给我一点温度
08-21 5554
在终端输入命令： :quit 成功！
spark--bin-hadoop3-without-hive.tgz
09-17
安装完成后，你可以通过`./bin/spark-shell`启动Spark的交互式Shell，或者使用`./bin/pyspark`启动Python版本的Shell，开始进行数据处理。 总的来说，"spark--bin-hadoop3-without-hive.tgz"提供了一个在CentOS 8和...
spark-shell启动
04-28
本文档详细的介绍了spark的shell启动命令，具体细节等要求
spark-3.2.4-bin-hadoop3.2-scala2.13 安装包
08-28
5. **运行Spark**: Spark可以通过命令行工具启动，例如`spark-shell`（交互式Spark会话）或`pyspark`（Python版本的交互式会话）。对于应用程序开发，可以使用Scala、Java、Python或R编写代码，然后通过`spark-...
spark-3.0.0-bin-hadoop3.2
02-17
在Windows环境下，你可以通过修改配置文件，设置环境变量，并使用提供的启动脚本来运行Spark Shell、Spark Submit等工具，开始你的大数据处理之旅。 为了充分利用Spark的功能，你需要了解如何配置Spark的运行环境，...
spark-shell启动和退出
my blogs
05-23 825
--启动 spark-shell --master yarn --deploy-mode client \ --queue queue \ --driver-memory 1G --executor-memory 6G --executor-cores 4 \ --num-executors 30 --退出 :quit
脚本运行、spark-shell关闭
探索数据奥秘的博客
06-07 732
1、本地脚本上传到服务器上 四个关键步骤：secureCRT中点击file-SFTP链接、进入本地文件地址、进入服务器文件存放地址、put命令 2、spark-shell中执行脚本（不要少了冒号） :load /ETL/linkage/Long2Wide.scala 3、spark关闭 退出的时候 在 spark-shell 里面用 :quit 命令退出，这样退出会释放资源 用ctrl c 退出来资源还是占用的 4、spark进入（加点限制，省的影响他人性能使用） spark-shel
退出spark-shell
zengxingyuluo的博客
11-24 1869
退出命令 :quit
spark-shell无法退格/删除
铭霏的记事本
03-30 5303
配好了Spark集群后,先用pyspark写了两个小例子，但是发现Tab键没有提示，于是打算转到scala上试试，在spark-shell下有提示了，但是发现不能退格，而且提示也不是复写，而是追加，这样根本就没法写程序. 解决办法： 1.打开会话选项 2.终端-仿真    在终端中选择Linux 3.映射键   勾选两个选项 4.至此已经成功了,但是如
SparkLauncher提交spark 正确的退出方式以及状态获取
qq_37706484的博客
02-25 2136
SparkLauncher 提交 Spark任务，使用CountDownLatch获取任务状态，出现状态获取不准确问题，spark任务是失败的，但是返回成功。
如何在提交spark程序之后退出spark-submit
Lestat.Z.的博客
05-08 6400
前言 有时候需要在将spark程序提交到集群之后，退出spark-submit进程，那么该如果实现呢？ 解决方法 方法很简单，可以通过在使用spark-submit时设置--conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion = false来实现。 这样，客户端将在成功提交spark程序申请后将会自动退出。 在集群模式下，Spark驱动程序在Application ...
linux中spark进程如何关闭,Spark集群无法停止的原因分析和解决
weixin_39880615的博客
05-01 2720
今天想停止spark集群，发现执行stop-all.sh的时候spark的相关进程都无法停止。提示：no org.apache.spark.deploy.master.Master to stopno org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop上网查了一些资料，再翻看了一下stop-all.sh，stop-master.sh，stop-slaves....
Spark指令
拱头的专栏
01-05 2671
以下指令在要关闭的worker的节点上执行: 启动某个worker：sbin/start-slave.sh 1 spark://192.168.1.120:7077 停止某个worker：sbin/stop-slave.sh 1 spark://192.168.1.120:7077 start-all.sh 作用: 启动整个集群 stop-all.sh 作用: 关闭整个集群 sta
Spark REPL（如spark-shell --jars）直接执行代码片段 具体示例
03-21
<think>好的，用户现在问的是如何在Spark REPL里用spark-shell --jars直接执行代码片段，并且需要一个具体的示例。首先，我需要回忆一下Spark REPL的基本用法，特别是如何通过--jars参数添加外部依赖。 用户之前的问题是关于在安全沙箱中动态执行Spark代码到YARN的，现在转向了更基础的REPL使用，可能是在实际开发或测试中遇到了需要快速验证代码的情况。他们可能是一个刚开始使用Spark的开发者，或者需要快速调试某个功能，所以想知道如何方便地引入外部库并执行代码片段。 首先，我需要确认spark-shell的--jars参数的正确用法，确保用户能够正确加载外部JAR包。然后，提供一个具体的示例，比如添加一个JSON处理的库，然后展示如何在这个REPL环境中使用这个库。比如使用spark-shell --jars example.jar，之后在Scala环境中读取JSON文件。 同时，用户可能需要了解如何编写一个简单的代码片段，比如定义case class，读取数据，进行转换操作，并输出结果。这时候需要注意代码的步骤是否清晰，是否能够直接复制粘贴运行。 另外，用户可能还会有其他疑问，比如如何处理多个JAR文件，或者遇到类路径问题时怎么办。因此，在回答中最好包含常见问题及解决方法，比如使用逗号分隔多个JAR路径，或者设置--driver-class-path等参数。 最后，要确保示例代码的正确性，避免语法错误，并且注释详细，让用户能够轻松跟随步骤操作。同时，提醒用户注意路径的正确性，以及不同版本的库可能存在的兼容性问题。这样用户在实际操作时就能减少遇到问题的可能性，提高效率。</think>以下是使用Spark REPL（spark-shell）通过`--jars`参数直接执行代码片段的完整示例和操作流程： --- ### **1. 基础场景：加载JDBC驱动** #### 启动REPL并附加JAR ```bash spark-shell --jars postgresql-42.6.0.jar ``` #### REPL内执行代码 ```scala // 读取PostgreSQL表 val df = spark.read .format("jdbc") .option("url", "jdbc:postgresql://dbserver:5432/mydb") .option("dbtable", "sensor_data") .option("user", "spark_user") .option("password", "s3cr3t") .load() // 执行聚合计算 df.createOrReplaceTempView("sensors") spark.sql(""" SELECT device_type, AVG(temperature) as avg_temp FROM sensors WHERE ts > '2023-01-01' GROUP BY device_type """).show() ``` --- ### **2. 多JAR加载场景** #### 加载多个依赖 ```bash spark-shell --jars "jython-standalone-2.7.3.jar,spark-excel_2.12-3.3.1_0.18.5.jar" ``` #### 混合语言执行 ```scala // 使用Jython执行Python代码 import org.python.util.PythonInterpreter val py = new PythonInterpreter() py.exec(""" from java.lang import Math print Math.sqrt(144) # 输出12.0 """) // 使用spark-excel插件读取文件 val excelDF = spark.read .format("com.crealytics.spark.excel") .option("location", "/data/report.xlsx") .option("useHeader", "true") .load() ``` --- ### **3. 动态代码注入示例** #### 带参数执行 ```bash spark-shell --jars datafu-1.6.1.jar --conf spark.driver.extraJavaOptions="-Dfilter.threshold=0.9" ``` #### REPL交互代码 ```scala // 使用DataFu库计算哈希 import datafu.spark.HashFunctions val hashedDF = HashFunctions.sha256($"user_id", lit("salt")) // 读取系统参数实现动态过滤 val threshold = java.lang.Double.parseDouble( sys.props.getOrElse("filter.threshold", "0.8") ) df.filter($"anomaly_score" > threshold).show() ``` --- ### **4. 热加载调试技巧** #### 启动时附加源代码 ```bash spark-shell --jars mylib.jar --driver-class-path "/projects/mylib/src/main/scala" ``` #### REPL实时调试 ```scala // 修改源码后重新编译 :require /projects/mylib/target/scala-2.12/mylib_2.12-1.0.jar // 测试新方法 import com.example.MyDataProcessor val processor = new MyDataProcessor(spark) processor.debugPipeline("input_path") ``` --- ### **5. 常见问题解决方案** #### 问题1：ClassNotFound异常 ```bash # 添加依赖传递 spark-shell --jars mylib.jar --packages "org.apache.commons:commons-math3:3.6.1" # 或指定全量类路径 spark-shell --jars $(echo /lib/*.jar | tr ' ' ',') ``` #### 问题2：Native库加载 ```scala // 在REPL初始化时加载 System.load("/usr/local/lib/libgsl.so") // 验证加载 new com.native.LibraryWrapper().test() ``` --- ### **6. 高级技巧：REPL元编程** #### 动态创建UDF ```scala // 定义Scala函数 def reverseString(s: String): String = s.reverse // 注册为Spark UDF spark.udf.register("str_reverse", reverseString _) // 立即使用 spark.sql("SELECT str_reverse('hello')").show() // 输出"olleh" ``` #### 性能测试代码块 ```scala // 基准测试模板 def benchmark[T](name: String)(block: => T): T = { val start = System.nanoTime() val result = block val end = System.nanoTime() println(s"$name elapsed: ${(end - start)/1e6}ms") result } benchmark("Join操作") { largeDF.join(smallDF, "key").count() } ``` --- **执行流程示意图**： ``` [用户代码] ↓ Spark REPL (JVM进程) ├── 通过--jars加载的依赖 ├── 动态编译的Scala代码 └── 通过反射机制与SparkSession交互 ↓ Spark集群执行引擎 ``` **注意事项**： 1. 使用`:quit`退出REPL时会自动释放所有资源 2. 可通过`:paste -raw`模式粘贴多行代码 3. 在`spark-shell`启动后使用`:require`可动态加载新JAR 4. REPL默认缓存大小可通过`-Dscala.repl.maxprintstring=2048`调整
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