CDH PySpark 提交
引言
在大数据分析和处理领域，Apache Spark 已经成为了一个非常流行的工具。Spark 提供了一个高性能的分布式计算框架，可以在大规模数据集上进行快速的数据处理和分析。而 Cloudera Distribution of Apache Hadoop（CDH）是一个基于 Hadoop 的大数据处理解决方案，提供了各种功能强大的工具和组件。
在 CDH 中，我们可以使用 PySpark 来与 Spark 进行交互。PySpark 提供了一个 Python API，使得我们可以使用 Python 来进行 Spark 的开发和提交。本文将介绍如何在 CDH 环境下使用 PySpark 提交任务，以及一些常见的提交参数和技巧。
1. 准备工作
在开始之前，需要确保你已经安装了 CDH 和 PySpark。如果没有安装，请按照合适的教程进行安装。
在 CDH 中，PySpark 可以通过命令行进行提交，也可以通过脚本进行提交。我们将介绍这两种方式。
2. 使用命令行提交任务
使用命令行提交任务是最简单和直接的方式。打开终端，进入 CDH 安装目录下的 bin 文件夹，然后运行以下命令：
./spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 5 \
--executor-memory 2g \
--executor-cores 4 \
your_script.py
上述命令中的各个参数的含义如下：
--master yarn：表示使用 YARN 作为 Spark 的集群管理器。--deploy-mode client：表示以客户端模式进行提交。--num-executors：表示执行器（Executor）的数量。可以根据需要进行调整。--executor-memory：表示每个执行器的内存。也可以根据需要进行调整。--executor-cores：表示每个执行器的 CPU 核心数。也可以根据需要进行调整。
你需要将 your_script.py 替换为你要提交的 Python 脚本的路径。
3. 使用脚本提交任务
如果你需要频繁地提交任务，使用脚本进行提交会更方便。首先，创建一个新的脚本文件，比如 submit.sh，然后在其中写入以下内容：
#!/bin/bash
spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 5 \
--executor-memory 2g \
--executor-cores 4 \
your_script.py
保存并退出。接下来，给该脚本文件添加执行权限：
chmod +x submit.sh
然后，你可以通过运行 ./submit.sh 来提交任务。
4. 提交参数和技巧
在实际的任务提交中，我们可能需要根据具体的需求进行一些参数的调整和技巧的应用。下面是一些常见的提交参数和技巧：
--name：指定任务的名称。--files：指定需要在集群上分发的文件。--py-files：指定需要在集群上分发的 Python 文件。--archives：指定需要在集群上分发的压缩包。--conf：设置 Spark 的配置参数。--driver-memory：设置驱动程序的内存。--driver-cores：设置驱动程序的 CPU 核心数。--queue：指定任务提交到的队列。--class：指定执行的 Java 或 Scala 类。
通过合理地使用这些参数和技巧，我们可以更好地控制和优化我们的任务。
总结
在本文中，我们介绍了在 CDH 环境下使用 PySpark 提交任务的方法。我们学习了如何使用命令行和脚本进行提交，并介绍了一些常见的提交参数和技巧。希望本文能够帮助你更好地使用 CDH 和 PySpark 进行大数据处理和分析。
