shell脚本提交spark任务

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mob649e8156b567 2023-10-15 06:20:36 ©著作权

文章标签 spark SPARK Shell 文章分类 Spark 大数据

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Shell脚本提交Spark任务

介绍

Spark是一个开源的分布式计算框架，通过利用集群中多台机器的计算能力，可以快速地处理大规模数据。为了方便地提交Spark任务，我们可以编写Shell脚本来简化操作和提高效率。本文将介绍如何使用Shell脚本来提交Spark任务，并提供相应的代码示例。

Spark Standalone模式

Spark可以在多种集群模式下运行，其中一种常见的模式是Spark Standalone模式。在这种模式下，我们需要启动一个Spark集群，并将任务提交到集群中的某个节点上。

首先，我们需要编写一个Shell脚本来启动Spark集群，例如start_spark.sh：

#!/bin/bash

SPARK_HOME=/path/to/spark
$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh -h localhost -p 7077
$SPARK_HOME/sbin/start-worker.sh spark://localhost:7077

上述脚本中，SPARK_HOME指定了Spark的安装路径，start-master.sh用于启动Master节点，start-worker.sh用于启动Worker节点。我们可以根据实际情况修改相应的参数。

然后，我们可以编写一个Shell脚本来提交Spark任务，例如submit_spark_job.sh：

#!/bin/bash

SPARK_HOME=/path/to/spark
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --master spark://localhost:7077 \
  --class com.example.MySparkJob \
  --executor-memory 2g \
  --total-executor-cores 4 \
  /path/to/my-spark-job.jar

上述脚本中，SPARK_HOME指定了Spark的安装路径，spark-submit用于提交Spark任务。我们需要指定Master节点的地址、任务的入口类、Executor的内存和核心数等参数，以及任务的JAR包路径。

Spark on YARN模式

另一种常见的集群模式是Spark on YARN模式，其中Spark作为YARN的一个应用程序运行。在这种模式下，我们可以使用类似的Shell脚本来提交Spark任务。

首先，我们需要编写一个Shell脚本来启动YARN集群，例如start_yarn.sh：

#!/bin/bash

HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

上述脚本中，HADOOP_HOME指定了Hadoop的安装路径，start-dfs.sh用于启动HDFS，start-yarn.sh用于启动YARN。我们可以根据实际情况修改相应的参数。

然后，我们可以编写一个Shell脚本来提交Spark任务，例如submit_spark_job.sh：

#!/bin/bash

SPARK_HOME=/path/to/spark
HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/conf
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode client \
  --class com.example.MySparkJob \
  --executor-memory 2g \
  --num-executors 4 \
  --executor-cores 2 \
  --conf spark.yarn.jars=hdfs:///path/to/spark-jars/*.jar \
  /path/to/my-spark-job.jar

上述脚本中，SPARK_HOME指定了Spark的安装路径，HADOOP_CONF_DIR指定了Hadoop的配置文件路径，spark-submit用于提交Spark任务。我们需要指定任务的Master节点为YARN，部署模式为client，任务的入口类、Executor的内存、Executor的数量和核心数等参数，以及任务的JAR包路径。另外，我们还需要将Spark的依赖JAR包上传到HDFS，并在spark.yarn.jars参数中指定JAR包的路径。