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spark submit

时间:2018-08-13 16:59:52      阅读:141      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:捆绑   other   选项   适用于   因此   server   val   没有   dep   

使用spark-submit启动应用程序

捆绑用户应用程序后,可以使用该bin/spark-submit脚本启动它。此脚本负责使用Spark及其依赖项设置类路径,并且可以支持Spark支持的不同集群管理器和部署模式:

./bin/spark-submit   --class <main-class>   --master <master-url>   --deploy-mode <deploy-mode>   --conf <key>=<value>   ... # other options
  <application-jar>   [application-arguments]

一些常用的选项是:

  • --class:您的申请的入口点(例如org.apache.spark.examples.SparkPi)
  • --master:群集的主URL(例如spark://23.195.26.187:7077)
  • --deploy-mode:是在工作节点(cluster)上部署驱动程序还是在本地部署外部客户端(client)(默认值: client) ?
  • --conf:key = value格式的任意Spark配置属性。对于包含空格的值,在引号中包含“key = value”(如图所示)。
    application-jar:捆绑jar的路径,包括您的应用程序和所有依赖项。URL必须在群集内部全局可见,例如,所有节点上都存在的hdfs://路径或file://路径。
    application-arguments:参数传递给主类的main方法,如果有的话
    ?常见的部署策略是从与您的工作机器物理位于同一位置的网关机器(例如,独立EC2集群中的主节点)提交您的应用程序。在此设置中,client模式是合适的。在client模式下,驱动程序直接在spark-submit进程内启动,该进程充当群集的客户端。应用程序的输入和输出附加到控制台。因此,此模式特别适用于涉及REPL的应用程序(例如Spark shell)。

或者,如果您的应用程序是从远离工作机器的计算机提交的(例如,在您的笔记本电脑上本地),则通常使用cluster模式来最小化驱动程序和执行程序之间的网络延迟。目前,独立模式不支持Python应用程序的集群模式。

对于Python应用程序,只需通过一个.py在的地方文件

有一些特定于正在使用的集群管理器的选项 。例如,对于具有部署模式的Spark独立群集cluster,您还可以指定--supervise在失败时使用非零退出代码确保驱动程序自动重新启动。要枚举所有可用的选项spark-submit,请运行它--help。以下是常见选项的几个示例:

# Run application locally on 8 cores
./bin/spark-submit   --class org.apache.spark.examples.SparkPi   --master local[8]   /path/to/examples.jar   100

# Run on a Spark standalone cluster in client deploy mode
./bin/spark-submit   --class org.apache.spark.examples.SparkPi   --master spark://207.184.161.138:7077   --executor-memory 20G   --total-executor-cores 100   /path/to/examples.jar   1000

# Run on a Spark standalone cluster in cluster deploy mode with supervise
./bin/spark-submit   --class org.apache.spark.examples.SparkPi   --master spark://207.184.161.138:7077   --deploy-mode cluster   --supervise   --executor-memory 20G   --total-executor-cores 100   /path/to/examples.jar   1000

# Run on a YARN cluster
export HADOOP_CONF_DIR=XXX
./bin/spark-submit   --class org.apache.spark.examples.SparkPi   --master yarn   --deploy-mode cluster \  # can be client for client mode
  --executor-memory 20G   --num-executors 50   /path/to/examples.jar   1000

# Run a Python application on a Spark standalone cluster
./bin/spark-submit   --master spark://207.184.161.138:7077   examples/src/main/python/pi.py   1000

# Run on a Mesos cluster in cluster deploy mode with supervise
./bin/spark-submit   --class org.apache.spark.examples.SparkPi   --master mesos://207.184.161.138:7077   --deploy-mode cluster   --supervise   --executor-memory 20G   --total-executor-cores 100   http://path/to/examples.jar   1000

# Run on a Kubernetes cluster in cluster deploy mode
./bin/spark-submit   --class org.apache.spark.examples.SparkPi   --master k8s://xx.yy.zz.ww:443   --deploy-mode cluster   --executor-memory 20G   --num-executors 50   http://path/to/examples.jar   1000

主URL

传递给Spark的主URL可以采用以下格式之一:

主URL 含义
local 使用一个工作线程在本地运行Spark(即根本没有并行性)。
local[K] 使用K个工作线程在本地运行Spark(理想情况下,将其设置为计算机上的核心数)。
local[K,F] 使用K个工作线程和F maxFailures在本地运行Spark(有关此变量的说明,请参阅spark.task.maxFailures)
local[*] 使用与计算机上的逻辑核心一样多的工作线程在本地运行Spark。
local[*,F] 使用与计算机和F maxFailures上的逻辑核心一样多的工作线程在本地运行Spark。
spark://HOST:PORT 连接到给定的Spark独立集群主服务器。端口必须是主服务器配置使用的端口,默认为7077。
spark://HOST1:PORT1,HOST2:PORT2 使用Zookeeper与备用主服务器连接到给定的Spark独立群集。该列表必须具有使用Zookeeper设置的高可用性群集中的所有主主机。端口必须是每个主服务器配置使用的默认端口,默认为7077。
mesos://HOST:PORT 连接到给定的Mesos群集。端口必须是您配置使用的端口,默认为5050。或者,对于使用ZooKeeper的Mesos群集,请使用mesos://zk://...。要提交--deploy-mode cluster,应将HOST:PORT配置为连接到MesosClusterDispatcher。
yarn 根据值,以或模式连接到YARN群集 。将根据或变量找到群集位置。 clientcluster--deploy-modeHADOOP_CONF_DIRYARN_CONF_DIR
k8s://HOST:PORT 以模式连接到Kubernetes集群 cluster。客户端模式目前不受支持,将来的版本将支持。的HOST和PORT请参见[Kubernetes API服务器](https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kube-apiserver/)。它默认使用TLS连接。为了强制它使用不安全的连接,您可以使用 k8s://http://HOST:PORT

spark submit

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原文地址:https://www.cnblogs.com/lionjulyy/p/9468900.html

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