最近看到有几个Github友关注了Streaming的监控工程——Teddy，所以思来想去还是优化下代码，不能让别人看笑话，是不。于是就想改在一下之前最丑陋的一个地方——任务提交
本博客内容基于Spark2.2版本~在阅读文章并想实际操作前，请确保你有：
- 一台配置好Spark和yarn的服务器
- 支持正常
spark-submit --master yarn xxxx的任务提交
老版本
老版本任务提交是采用启动本地进程，执行脚本spark-submit xxx的方式做的。其中一个关键的问题就是获得提交Spark任务的Application-id，因为这个id是跟任务状态的跟踪有关系的。如果你的资源管理框架用的是yarn，应该知道每个运行的任务都有一个applicaiton_id，这个id的生成规则是：
appplication_时间戳_数字原本老版本的spark通过参数spark.app.id就可以手动指定id，但是新版本的代码不是了。它是直接读取的taskBackend中的applicationId()方法，这个方法具体的实现是根据实现类来定的。在yarn中，是通过Yarn的YarnClusterSchedulerBackend实现的，具体的连接可以参考对应的链接。
感兴趣的同学可以看一下，最终真正常见applicaiton_id的地方式在hadoop-yarn里面，有个叫做ContainerId来生成的。
总结一句话就是，想要自定义id，甭想了！！！！
于是当时脑袋瓜不灵光的我，就想到那就等应用创建好了之后，直接写到数据库里面呗。怎么写呢？
- 我事先生成一个自定义的id，当做参数传递到spark应用里面；
- 等spark初始化后，就可以通过sparkContext取得对应的application_id以及url
- 然后再driver连接数据库，插入一条关联关系
新版本
还是归结于互联网时代的信息传递，我看到群友的聊天，知道了SparkLauncer这个东西，调查后发现。他可以基于Java代码自动提交Spark任务，有两种模式：
- new SparkLauncher().launch() 直接启动一个Process，效果跟以前一样
- new SparkLauncher().startApplicaiton(监听器) 返回一个SparkAppHandler，并（可选）传入一个监听器
当然是更倾向于第二种啦，因为好处很多：
- 自带输出重定向（Output，Error都有，支持写到文件里面），超级爽的功能
- 可以自定义监听器，当信息或者状态变更时，都能进行操作（对我没啥用）
- 返回的SparkAppHandler支持 暂停、停止、断连、获得AppId、获得State等多种功能，我就想要这个！！！！
一步一步，代码展示
首先创建一个最基本的Spark程序：
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class HelloWorld {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
//.master("yarn")
//.appName("hello-wrold")
//.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate();
List<Person> persons = new ArrayList<>();
persons.add(new Person("zhangsan", 22, "male"));
persons.add(new Person("lisi", 25, "male"));
persons.add(new Person("wangwu", 23, "female"));
spark.createDataFrame(persons, Person.class).show(false);
spark.close();
}
}然后创建SparkLauncher类：
import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle;
import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher;
import java.io.IOException;
public class Launcher {
public static void main(String[] args) throws IOException {
SparkAppHandle handler = new SparkLauncher()
.setAppName("hello-world")
.setSparkHome(args[0])
.setMaster(args[1])
.setConf("spark.driver.memory", "2g")
.setConf("spark.executor.memory", "1g")
.setConf("spark.executor.cores", "3")
.setAppResource("/home/xinghailong/launcher/launcher_test.jar")
.setMainClass("HelloWorld")
.addAppArgs("I come from Launcher")
.setDeployMode("cluster")
.startApplication(new SparkAppHandle.Listener(){
@Override
public void stateChanged(SparkAppHandle handle) {
System.out.println("********** state changed **********");
}
@Override
public void infoChanged(SparkAppHandle handle) {
System.out.println("********** info changed **********");
}
});
while(!"FINISHED".equalsIgnoreCase(handler.getState().toString()) && !"FAILED".equalsIgnoreCase(handler.getState().toString())){
System.out.println("id "+handler.getAppId());
System.out.println("state "+handler.getState());
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}然后打包工程，打包过程可以参考之前的博客：
http://www.cnblogs.com/xing901022/p/7891867.html
打包完成后上传到部署Spark的服务器上。由于SparkLauncher所在的类引用了SparkLauncher，所以还需要把这个jar也上传到服务器上。
[xinghailong@hnode10 launcher]$ ls
launcher_test.jar spark-launcher_2.11-2.2.0.jar
[xinghailong@hnode10 launcher]$ pwd
/home/xinghailong/launcher由于SparkLauncher需要指定SPARK_HOME，因此如果你的机器可以执行spark-submit，那么就看一下spark-submit里面，SPARK_HOME是在哪
[xinghailong@hnode10 launcher]$ which spark2-submit
/var/lib/hadoop-hdfs/bin/spark2-submit最后几行就能看到：
export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/app/spark
# disable randomized hash for string in Python 3.3+
export PYTHONHASHSEED=0
exec "${SPARK2_HOME}"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@"综上，我们需要的是：
- 一个自定义的Jar，里面包含spark应用和SparkLauncher类
- 一个SparkLauncher的jar，spark-launcher_2.11-2.2.0.jar 版本根据你自己的来就行
- 一个当前目录的路径
- 一个SARK_HOME环境变量指定的目录
然后执行命令启动测试：
java -Djava.ext.dirs=/home/xinghailong/launcher -cp launcher_test.jar Launcher /var/lib/hadoop-hdfs/app/spark yarn说明：
-Djava.ext.dirs设置当前目录为java类加载的目录- 传入两个参数，一个是SPARK_HOME；一个是启动模式
观察删除发现成功启动运行了：
id null
state UNKNOWN
Mar 10, 2018 12:00:52 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:00:52 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
********** state changed **********
...省略一大堆拷贝jar的日志
********** info changed **********
********** state changed **********
Mar 10, 2018 12:00:55 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:00:55 INFO yarn.Client: Application report for application_1518263195995_37615 (state: ACCEPTED)
... 省略一堆重定向的日志
application_1518263195995_37615 (state: ACCEPTED)
id application_1518263195995_37615
state SUBMITTED
Mar 10, 2018 12:01:00 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:01:00 INFO yarn.Client: Application report for application_1518263195995_37615 (state: RUNNING)
********** state changed **********
... 省略一堆重定向的日志
INFO: user: hdfs
********** state changed **********
Mar 10, 2018 12:01:08 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:01:08 INFO util.ShutdownHookManager: Shutdown hook called
Mar 10, 2018 12:01:08 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:01:08 INFO util.ShutdownHookManager: Deleting directory /tmp/spark-f07e0213-61fa-4710-90f5-2fd2030e0701总结
这样就实现了基于Java应用提交Spark任务，并获得其Appliation_id和状态进行定位跟踪的需求了。
