spark submit 传参输入输出

在 Spark 中，我们可以使用 spark-submit 命令来将应用程序提交到集群上运行。下面是关于 spark-submit 传参输入输出的介绍：

1. 传参：我们可以使用 --conf 参数来设置 Spark 配置。也可以使用 --driver-memory 和 --executor-memory 参数来设置内存大小。此外，还可以使用 --class 参数来指定要运行的主类。

2. 输入：我们可以使用 --master 参数指定 Spark 集群的主节点 URL。还可以使用 --deploy-mode 参数来指定应用程序的部署模式。例如，如果我们想要在本地运行应用程序，则可以使用 --jars 参数来指定需要使用的 jar 包。还可以使用 --files 参数来指定需要上传到集群的文件。如果我们想要将输出写入到文件系统，则可以使用 Spark 内置的文件系统 API。

相关问题

spark streaming输入和输出

ChitGPT:

关于你的问题，我可以告诉你，Spark Streaming是一种实时流处理引擎，可以从不同的数据源实时读取数据，并将处理结果输出到不同的目的地。输入可以来自Kafka、Flume、HDFS等，输出可以是文件系统、数据库、Kafka等。希望这个回答对你有帮助。

（PS：如果我回答得不好，请告诉我如何改进！）

spark submit

Spark submit是一个用于在Spark集群中提交任务的命令。通过使用spark-submit脚本，可以将任务包和任务参数提交到Spark集群中进行执行。最简单的spark-submit命令格式如下：
./bin/spark-submit \
--master spark://localhost:7077 \
任务包 任务参数 \[1\]

在使用spark-submit之前，需要确保具备最低需求角色，例如配置员或群集管理员。可以通过在Spark服务的配置标签中搜索spark-conf/spark-env.sh的高级配置代码段来添加变量到属性中。保存更改后，需要重启服务并部署客户端配置\[2\]。

Spark-submit是Spark安装目录中bin目录下的一个shell脚本文件。它用于在集群中启动应用程序，如Python脚本。对于支持的集群模式，spark-submit提供了统一的接口，无需过多的设置。使用spark-submit时，应用程序的jar包以及通过--jars选项包含的任意jar文件都会自动传输到集群中\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Spark提交任务](https://blog.csdn.net/dudadudadd/article/details/124775671)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [平台搭建---Spark提交应用程序---Spark Submit提交应用程序及yarn](https://blog.csdn.net/qingqing7/article/details/79103297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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