linux pyspark上，在从节点上使用spark-submit命令提交任务，应该是什么命令

在 Linux Pyspark 上，可以使用以下命令在从节点上使用 spark-submit 提交任务：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
    --master spark://<master-ip>:<master-port> \
    --py-files <path-to-python-files> \
    <path-to-python-script>

其中，`$SPARK_HOME` 是 Spark 安装目录的路径，`<master-ip>` 和 `<master-port>` 是 Spark 主节点的 IP 地址和端口号，`<path-to-python-files>` 是 Python 依赖文件的路径，`<path-to-python-script>` 是 Python 脚本的路径。

例如，如果 Spark 主节点的 IP 地址是 `192.168.1.100`，端口号是 `7077`，Python 依赖文件在 `/opt/dependencies.zip`，Python 脚本在 `/opt/my_script.py`，则可以使用以下命令提交任务：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
    --master spark://192.168.1.100:7077 \
    --py-files /opt/dependencies.zip \
    /opt/my_script.py

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。

pyspark如何远程连接Linux的Spark集群

远程连接Linux的Spark集群可以通过以下步骤实现：

1. 在本地安装Spark

首先，在本地安装Spark，确保版本与集群中的Spark版本相同。可以从Spark官网上下载最新版本的二进制文件，然后解压到本地目录中。

2. 配置Spark集群

在集群中，需要配置Spark以允许远程连接。打开spark-env.sh文件，添加以下两行：

export SPARK_MASTER_HOST=<master_node_hostname>
export SPARK_MASTER_PORT=<master_node_port>

其中，<master_node_hostname>是Spark集群的主节点的主机名，<master_node_port>是主节点的端口号。

3. 启动Spark集群

启动Spark集群，确保主节点和工作节点正常运行。

4. 创建SparkSession

在本地，使用pyspark创建一个SparkSession，并指定主节点的地址和端口号：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
.master("spark://<master_node_hostname>:<master_node_port>") \
.appName("MyApp") \
.getOrCreate()

其中，<master_node_hostname>和<master_node_port>与第2步中设置的一样。

5. 运行Spark程序

现在可以在本地编写Spark程序并将其提交到集群中运行。可以使用以下命令将程序提交到Spark集群：

spark-submit --master spark://<master_node_hostname>:<master_node_port> my_app.py

其中，my_app.py是本地的Spark程序的文件名。