spark-submit提交

好的，您想了解有关 spark-submit 提交的一些信息，是吗？我可以为您提供一些基本的指导和介绍。

首先，spark-submit 是 Spark 提交应用程序的命令行工具。通过使用 spark-submit，您可以向 Spark 集群提交应用程序代码，并指定应用程序需要的参数和配置选项，以便 Spark 集群可以运行它们。

下面是一些 spark-submit 的基本用法和选项：

$ spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments]

其中，app jar 是打包好的 Java 应用程序 JAR 文件，python file 是 Python 应用程序代码文件。

一些常用的选项包括:

- --class : 指定主类名或 Python 应用程序文件名
- --master : 指定 Spark 集群的 URL
- --deploy-mode : 指定应用程序运行模式，可以是 client 或 cluster
- --num-executors : 指定执行器数量
- --executor-memory : 指定每个执行器可用的内存
- --driver-memory : 指定驱动程序可用的内存
- --conf : 指定应用程序的配置选项

您可以通过运行 `spark-submit --help` 命令来查看所有可用的选项和用法示例。

希望这些信息可以帮助您更好地理解和使用 spark-submit 命令行工具。如果您有任何其他问题，请随时提出。

相关问题

spark-submit提交spark-examples位置

Spark-submit是Apache Spark提供的命令行工具，用于提交和运行Spark应用程序。在使用`spark-submit`提交`spark-examples`中的示例程序时，你需要确保你的Spark安装目录结构正确，并且`spark-examples`目录位于`spark-submit`能够找到的位置。

通常情况下，`spark-examples`位于Spark的安装路径下的`examples`子目录中。例如，如果你的Spark安装在`/usr/local/spark`，那么`spark-examples`就在`/usr/local/spark/examples`。

要提交`spark-examples`中的一个特定示例，你可以在命令行中这样操作：

spark-submit --class <example-class> --master <spark-master-url> /usr/local/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-<spark-version>.jar

这里的参数说明：
- `--class` 指定示例类的全名。
- `--master` 设置Spark集群的URL，如果是本地模式则为`local`或`local[N]`，集群模式如`yarn`、`k8s`等。
- `spark-examples_2.12-<spark-version>.jar` 是包含`spark-examples`的JAR文件，你需要替换 `<spark-version>` 为你的Spark版本号。

如果你的Spark安装路径不同，或者你想从其他位置提交，只需要将JAR文件路径替换为你实际的路径即可。

spark代码 spark-submit提交yarn-cluster模式

### 回答1：
使用spark-submit命令提交Spark应用程序到YARN集群模式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经安装了Spark和YARN，并且配置了正确的环境变量。

2. 编写Spark应用程序代码，并将其打包成jar包。

3. 打开终端，输入以下命令：

spark-submit --class <main-class> --master yarn --deploy-mode cluster <jar-file> <args>

其中，`<main-class>`是Spark应用程序的主类名，`<jar-file>`是打包好的jar包路径，`<args>`是传递给应用程序的参数。

4. 提交命令后，Spark会将应用程序提交到YARN集群中，并在集群中启动应用程序的Driver程序。

5. 可以通过YARN的Web界面或命令行工具来监控应用程序的运行状态和日志输出。

注意事项：

- 在提交应用程序时，需要指定`--master yarn`和`--deploy-mode cluster`参数，以告诉Spark将应用程序提交到YARN集群中运行。

- 如果应用程序需要访问HDFS或其他外部资源，需要在应用程序中指定相应的路径或URL，并确保YARN集群中的节点也能够访问这些资源。

- 在提交应用程序时，可以通过`--num-executors`、`--executor-memory`、`--executor-cores`等参数来指定应用程序在集群中的资源分配情况。

### 回答2：
Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，能够处理包括离线批处理、实时流处理、图形处理等多种数据处理场景。其中，Spark中常见的数据处理方式是通过RDD(弹性分布式数据集)来进行计算处理。

对于Spark应用的部署，有两种方式：一种是通过Spark Standalone模式，将Spark应用作为单一进程的方式运行；另一种则是通过YARN模式，将Spark应用分布到一组计算节点中去运行。在这里，我们介绍一种常见的部署方式：通过spark-submit命令将应用提交到YARN集群上运行。

spark-submit命令是Spark提供的专门用于提交应用的命令，根据不同的运行模式，有不同的参数指定方式。其中，将应用部署到YARN模式的一般命令如下：

./bin/spark-submit \
--class [app-class] \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
[--executor-memory <memory>] \
[--num-executors <num>] \
[path-to-app-jar] [app-arguments]

其中，各参数含义如下：

1. --class：指定应用的入口类。
2. --master：指定Spark应用运行在YARN模式下。
3. --deploy-mode：指定应用在YARN模式下的部署方式，有两种模式：client和cluster。其中，client模式是指在本地运行应用，而cluster模式则是将应用提交到YARN集群上运行。
4. --executor-memory：指定每个executor占用的内存大小。
5. --num-executors：指定在YARN集群上运行的executor数目。
6. [path-to-app-jar]：指定应用程序的jar包路径。
7. [app-arguments]：应用的命令行参数。

需要注意的是，将应用提交到YARN集群上运行时，需要提前从HDFS中将数据加载到内存中，否则可能会降低应用的性能。在代码中，可以通过使用SparkContext的textFile等方法，将HDFS中的数据读取到RDD中进行处理。

总之，通过spark-submit命令将Spark应用部署到YARN集群上运行，可以充分利用集群资源，实现高效处理大规模数据。而在代码编写方面，需要注意处理好HDFS中数据的读取和分布式操作等问题。

### 回答3：
Spark是一种开源的大数据处理框架，其可以通过Spark-submit进行提交。Spark-submit是一个命令行工具，可用于将Spark应用程序提交到集群中运行。它支持多种模式，包括local模式、standalone模式和yarn-cluster模式等。其中，在yarn-cluster模式中，Spark应用程序将在YARN集群上运行。

在使用Spark-submit提交Spark应用程序到YARN集群的时候，需要考虑以下几个方面：

1. 配置参数

首先，需要指定Spark-submit的参数，例如--class参数用于指定要运行的主类。在YARN集群上运行Spark应用程序需要使用--master参数，并将其设置为yarn-cluster。同时，可以添加其它的参数，例如--num-executors用于设置执行程序的数量，--executor-memory用于设置每个执行程序的内存。

示例:
spark-submit --class com.test.TestApp \
--master yarn-cluster \
--num-executors 5 \
--executor-memory 4G \
/path/to/your/application.jar

2. 配置环境

为了让Spark应用程序在YARN集群上运行，需要为其配置适当的环境。需要确保所有必要的依赖项都已安装，并将其添加到Spark-submit命令中。在集群节点上，需要确保Spark和Hadoop已正确配置并运行。

3. 访问资源

将应用程序提交到YARN集群后，需要确保它能够访问必要的资源。这些资源包括存储在HDFS中的数据和应用程序所需的库和文件。如果应用程序需要访问外部资源，则还需要配置适当的访问权限。

总的来说，Spark-submit提交yarn-cluster模式是一种将Spark应用程序提交到YARN集群上运行的方法。在提交之前，需要考虑配置参数、配置环境和访问资源，以确保应用程序能够正确运行并访问所需的资源和库。