请说出提交Yarn命令中各个参数有什么作用? ./spark-submit \ --master yarn \ --conf "spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3" \ --conf "spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3" \ /export/data/workspace/ xxx_out.py
时间: 2023-08-15 17:06:27 浏览: 82
提交 Yarn 命令中各个参数的作用如下:
1. `--master yarn`: 指定 Spark 应用程序的主节点为 Yarn,即使用 Yarn作为 Spark 的资源管理器。
2. `--conf "spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3"`: 设置 Spark 应用程序的驱动程序(即主节点)使用的 Python 解释器路径为 `/root/anaconda3/bin/python3`。
3. `--conf "spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3"`: 设置 Spark 应用程序中使用的 Python 解释器路径为 `/root/anaconda3/bin/python3`。
4. `/export/data/workspace/ xxx_out.py`: 指定要提交的 Spark 应用程序的文件路径,其中 `xxx_out.py` 是要提交的 Python 脚本文件名。
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spark-submit参数
spark-submit是Apache Spark提供的一个用于提交Spark应用程序的命令行工具。它可以用于将应用程序提交到Spark集群上进行执行。下面是一些常用的spark-submit参数的介绍:
1. --class:指定要运行的应用程序的主类。
2. --master:指定Spark集群的URL,例如local、yarn、mesos等。
3. --deploy-mode:指定应用程序的部署模式,可以是client或cluster。client模式表示驱动程序在提交时运行在客户端上,而cluster模式表示驱动程序在集群中运行。
4. --executor-memory:指定每个执行器的内存大小,例如1g、2g等。
5. --num-executors:指定要启动的执行器的数量。
6. --executor-cores:指定每个执行器使用的CPU核心数。
7. --name:指定应用程序的名称。
8. --conf:用于设置其他Spark配置属性,例如spark.executor.memory、spark.driver.memory等。
这些只是一些常用的参数,还有其他更多的参数可以根据具体需求进行设置。
基于spark用java写一个word count的程序,打成jar包,使用spark-submit命令以提交到yarn程序运行
好的,以下是基于Spark用Java写一个Word Count的程序,并打成Jar包的步骤:
1. 确保已经安装好了Java和Spark,并且环境变量已经配置好了。
2. 创建一个Java Maven项目,添加以下依赖到pom.xml文件中:
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
```
3. 创建一个WordCount类,实现Spark的Word Count算法:
```java
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) {
// 创建SparkConf对象
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCount");
// 创建JavaSparkContext对象
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 读取文件
JavaRDD<String> lines = sc.textFile(args[0]);
// 将每行数据切分成单词
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
// 将单词转换为键值对
JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> pairs = words.map(word -> new Tuple2<>(word, 1));
// 按键进行分组并统计数量
JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> counts = pairs.reduceByKey((a, b) -> a + b);
// 输出结果
List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();
for (Tuple2<String, Integer> tuple : output) {
System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());
}
// 关闭JavaSparkContext对象
sc.stop();
}
}
```
4. 在命令行中进入项目目录,执行以下命令打成Jar包:
```shell
mvn clean package
```
5. 将打包好的Jar包上传到HDFS上,例如:
```shell
hadoop fs -mkdir /wordcount
hadoop fs -put target/wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar /wordcount/wordcount.jar
```
6. 使用spark-submit命令以提交到yarn程序运行:
```shell
spark-submit --class WordCount --master yarn --deploy-mode cluster /wordcount/wordcount.jar /input.txt
```
其中,/input.txt为需要统计的文件路径。
注意:在执行以上步骤前,请确保已经正确配置好了Hadoop和Yarn的环境。