spark yarn
时间: 2023-11-23 14:58:16 浏览: 43
Spark可以通过YARN来管理资源和调度任务。在YARN上运行Spark需要进行以下步骤:
1.安装Hadoop和YARN
2.下载Spark并解压缩
3.将Spark上传到HDFS
4.使用以下命令在YARN上启动Spark应用程序:
```shell
spark-submit --class <main-class> \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors <num-of-executors> \
--executor-memory <executor-memory> \
--executor-cores <executor-cores> \
--driver-memory <driver-memory> \
--queue <queue-name> \
<application-jar> \
<application-arguments>
```
其中,`<main-class>`是Spark应用程序的主类,`<num-of-executors>`是执行器的数量,`<executor-memory>`是每个执行器的内存大小,`<executor-cores>`是每个执行器的CPU核心数,`<driver-memory>`是驱动程序的内存大小,`<queue-name>`是YARN队列的名称,`<application-jar>`是应用程序的JAR包,`<application-arguments>`是应用程序的参数。
例如,以下命令将在YARN上启动一个Spark应用程序:
```shell
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors 3 \
--executor-memory 2g \
--executor-cores 2 \
--driver-memory 1g \
--queue default \
/path/to/examples.jar \
10
```
这将在YARN上启动一个Spark Pi应用程序,使用3个执行器,每个执行器有2个CPU核心和2GB内存,驱动程序有1GB内存,队列名称为"default",并将10作为应用程序参数传递。