YARn启动spark

启动 Spark 的方式取决于你的 Spark 安装方式和你的操作系统。以下是一些常见的启动 Spark 的方式：

1. 使用 Spark Shell 启动：
在命令行中输入 `spark-shell`，等待 Spark Shell 启动即可。

2. 使用 pyspark 启动：
在命令行中输入 `pyspark`，等待 PySpark 启动即可。

3. 使用 spark-submit 启动：
在命令行中输入 `spark-submit <your-spark-app>.py`，其中 `<your-spark-app>.py` 是你要运行的 Spark 应用程序的名称。

4. 使用 Spark Standalone 启动：
在命令行中输入以下命令来启动 Spark Standalone 集群：

./sbin/start-master.sh
./sbin/start-slaves.sh

这将启动一个 Spark Master 节点和一个或多个 Spark Worker 节点。

5. 使用 YARN 启动：
在命令行中输入以下命令来启动 Spark on YARN：

./bin/spark-submit --class <your-class> --master yarn --deploy-mode cluster <your-spark-app>.jar

其中，`<your-class>` 是你要运行的 Spark 应用程序的主类名，`<your-spark-app>.jar` 是你要运行的 Spark 应用程序的 JAR 包名称。

相关问题

cdh6.3.2启动spark提示Failed to bind HistoryServer java.io.IOException: /run/cloudera-scm-agent/process/342-spark_on_yarn-SPARK_YARN_HISTORY_SERVER is a directory

这个问题可能是由于 Spark 历史服务器的目录路径设置错误导致的。你可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1. 在 Cloudera Manager 中停止 Spark 服务。
2. 进入 Spark 的配置页面，找到“Spark on YARN”的“配置属性”。
3. 在“高级”选项卡中，找到“历史服务器目录”属性。
4. 确保此属性的值是一个文件路径，而不是一个目录路径。如果是目录路径，请将其更改为一个文件路径。
5. 保存更改，然后重新启动 Spark 服务。

如果问题仍然存在，请检查所配置的历史服务器目录是否存在，并且 Spark 用户是否有足够的权限访问该目录。

在yarn中启动spark-shell客户端提交任务？

要在YARN中启动Spark-shell客户端并提交任务，可以按照以下步骤操作：

1. 首先确保您已经正确安装和配置了Spark，并且Spark环境变量已经设置好。

2. 然后，在终端中输入以下命令来启动Spark-shell：

   spark-shell --master yarn --deploy-mode client

这将以YARN作为主节点，客户端模式启动Spark-shell。

3. 接下来，您可以在Spark-shell中编写和测试您的Spark任务。例如，您可以输入以下命令来加载一个文本文件并对其进行Word Count操作：

   val textFile = sc.textFile("hdfs:///path/to/your/text/file")
   val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
   wordCounts.collect().foreach(println)

4. 最后，您可以使用以下命令将Spark任务提交到YARN集群：

   wordCounts.saveAsTextFile("hdfs:///path/to/your/output/directory")

这将将Word Count结果保存为文本文件，并将其写入HDFS上指定的目录中。