依次执行shell脚本

时间: 2024-07-23 09:01:35 浏览: 68

Spark-shell批量命令执行脚本的方法

在Spark开发过程中，有时我们需要执行一系列的Spark SQL或者DataFrame操作，这时手动输入命令可能会非常繁琐。为了解决这个问题，我们可以利用脚本批量执行Spark-shell中的命令。本文将详细介绍如何通过编写bash脚本来实现这一功能。让我们了解脚本的基本结构。在Linux环境下，我们通常使用bash shell来编写这样的脚本。下面是一个示例脚本： ```bash #!/bin/bash source /etc/profile exec $SPARK_HOME/bin/spark-shell --queue tv --name spark-sql-test \ --executor-cores 8 --executor-memory 8g --num-executors 8 \ --conf spark.cleaner.ttl=240000 <<!EOF # 在这里插入Spark SQL或DataFrame命令 import org.apache.spark.sql.SaveModes sql("set hive.exec.dynamic.partition=true") sql("set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict") sql("use hr") sql("SELECT * FROM t_abc ").rdd.saveAsTextFile("/tmp/out") sql("SELECT * FROM t_abc").rdd.map(_.toString).intersection( sc.textFile("/user/hdfs/t2_abc").map(_.toString).distinct).count !EOF ``` 这个脚本首先通过`#!/bin/bash`指定使用bash解释器，然后通过`source /etc/profile`加载环境变量，确保Spark的相关路径是可用的。接着，使用`exec`命令启动`$SPARK_HOME/bin/spark-shell`，并传入一系列参数，例如队列名称、应用程序名称、执行器核心数、内存大小以及配置项等。在`<<!EOF`和`!EOF`之间的部分，我们可以写入Spark SQL或DataFrame的命令。这些命令将在Spark-shell中依次执行。例如，设置Hive的动态分区策略，切换到“hr”数据库，将表“t_abc”的所有数据保存为文本文件，然后计算两个数据集的交集并返回元素个数。这个脚本的一个关键特性是使用`<<!EOF`和`!EOF`来创建一个“here document”，这使得我们可以将多行命令放入脚本中，而无需担心引号和转义字符的问题。在脚本执行时，这部分内容会被当作标准输入传递给`spark-shell`进程。值得注意的是，脚本中的Spark SQL语句都是通过`sql()`函数执行的，这意味着它们将运行在DataFrame API之上，而DataFrame API是Spark SQL的一部分。此外，`rdd`操作如`saveAsTextFile`和`map`则属于Spark的低级API，可以用于处理原始RDD（弹性分布式数据集）。在实际应用中，我们可以根据需求修改这些命令，例如更改配置参数、执行更复杂的SQL查询或处理不同的数据集。通过这种方式，我们可以有效地自动化Spark的工作流程，提高开发效率。同时，这种方法也有助于维护代码的整洁性和可复用性。希望这个关于Spark-shell批量命令执行脚本的方法能够对你有所帮助，让你在大数据处理的过程中更加得心应手。

在Linux或Unix系统中，如果你有一个shell脚本（通常以`.sh`为扩展名），你可以通过命令行来依次执行它。以下是基本步骤： 1. 打开终端（Terminal）。 2. 使用`cd`命令切换到包含脚本的目录，例如：`cd /path/to/your/script/directory` 3. 确认脚本文件存在：`ls | grep your_script_name.sh` 4. 要执行该脚本，简单输入命令并按回车：`./your_script_name.sh` 如果脚本需要特定权限运行，比如以管理员身份(`sudo`)，可以在前面加上`sudo`：`sudo ./your_script_name.sh` 执行过程中，你可能会看到脚本的输出信息。如果你希望在后台异步执行而不阻断终端，可以添加`&`符号：`./your_script_name.sh &`

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