linux上，使用pyspark，如果在从节点上的提交任务命令写成这样的格式：bin/spark-submit --master yarn a.py能够使所有worker一起工作吗。如果不指定执行器数量，会默认是多少。

在使用`pyspark`时，如果在从节点上的提交任务命令中指定了`--master yarn`参数，那么所有worker都会参与到任务执行中。如果不指定执行器数量，`pyspark`会默认使用所有可用的CPU核心作为执行器数量，这个数量取决于你的集群规模和硬件配置。如果你需要指定执行器数量，可以使用`--num-executors`参数来设置，例如：

bin/spark-submit --master yarn --num-executors 10 a.py

这将启动10个执行器来执行任务。你也可以使用其他参数比如`--executor-cores`和`--executor-memory`来进一步调整执行器的配置。

相关问题

linux上，使用pyspark，如果在从节点上的提交任务命令写成这样的格式：bin/spark-submit --master yarn a.py能够使所有worker一起工作吗

是的，这个命令可以在YARN集群上提交一个PySpark应用程序，并在整个集群上运行。默认情况下，PySpark应用程序会并行运行在YARN集群上的所有可用worker节点上。可以使用`--num-executors`选项来指定运行在集群上的执行器数量，也可以使用`--executor-cores`选项来指定每个执行器的核心数。例如，`bin/spark-submit --master yarn --num-executors 10 --executor-cores 4 a.py`将在10个执行器上运行a.py，并且每个执行器有4个核心。

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

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。