spark 后台运行

要在Spark中将作业设置为后台运行，你可以使用以下命令：

nohup spark-submit your_spark_application.py > spark_log.log 2>&1 &

这个命令使用了`nohup`和`&`来使作业在后台运行。`spark-submit`命令用于提交你的Spark应用程序，`your_spark_application.py`是你的应用程序的入口点。

`> spark_log.log`将标准输出重定向到名为`spark_log.log`的文件中，这样你可以随时查看作业的日志。`2>&1`将错误输出也重定向到同一个文件中。

这样，你的Spark作业就会在后台运行，你可以继续在终端执行其他操作。

相关问题

spark submit运行java

Spark-submit是用于提交Spark应用程序的命令行工具。它可以将打包好的Java或Scala程序提交到Spark集群上运行。在使用spark-submit运行Java程序时，可能会遇到以下问题：

1. 日志被覆盖：在程序中手动打印的日志常常会因为被下一个Job的执行日志覆盖而无法查看。为了解决这个问题，可以将运行日志重定向到文件中。可以使用以下命令：spark-submit testSpark.jar > ~/testLog.out \[1\]。

2. 程序终止：一旦命令窗口被关闭或者电脑因断电等原因异常关闭，程序就会终止运行。为了解决这个问题，可以将Spark应用程序提交到集群上运行，而不是在本地运行。可以使用以下命令：spark-submit --deploy-mode cluster testSpark.jar \[2\]。

另外，还有一些其他常见的问题，比如打包问题和配置文件问题。打包问题可以通过配置Gradle文件来解决，确保将所有依赖项正确地打包到jar文件中。配置文件问题可以通过将配置文件打包到jar文件中，并在运行时将其解压到Spark的conf目录下来解决 \[3\]。

希望以上信息对您有所帮助。如果还有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [后台运行spark-submit命令的方法](https://blog.csdn.net/blank1990/article/details/49929723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Spark集群中使用spark-submit提交jar任务包实战经验](https://blog.csdn.net/zrc199021/article/details/53999293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [通过spark-submit运行java程序](https://blog.csdn.net/qbw2010/article/details/79272382)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

Hadoop spark 进程

### Hadoop 和 Spark 进程详解

#### Hadoop 主要进程

Hadoop 的架构依赖多个守护进程来实现其功能，主要包括以下几个核心组件：

- **NameNode**: 负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和文件夹的元数据[^3]。

- **DataNode**: 存储实际的数据块，默认情况下会根据 `dfs.replication` 参数设定副本数量，在集群中的不同节点上存储这些副本以提高可靠性和可用性。

- **ResourceManager**: YARN 架构下的资源调度器，负责整个系统的资源管理和分配工作。通过接收来自 ApplicationMaster 的请求来决定如何分发容器给应用程序使用。

- **NodeManager**: 协助 ResourceManager 完成任务执行环境准备等工作；监控本地节点上的资源消耗情况并向 RM 报告状态变化信息；启动/停止由 AM 提交过来的应用程序实例（Container）。

jps # 查看 Java 应用程序进程中是否有 NameNode, DataNode, ResourceManager 或 NodeManager 等服务运行

#### Spark 主要进程

Spark 生态系统同样涉及多种后台服务和支持工具，其中一些关键角色如下所示：

- **Driver Program (驱动程序)**: 用户编写的包含 main 函数的应用入口点，创建 SparkContext 来初始化与集群之间的连接，并定义逻辑操作流程[^2]。

- **Executor (执行者)**: 在 worker node 上运行的任务单元，负责加载缓存数据、执行具体计算任务并将结果返回给 driver program。每个 executor 可能会被分配多个 task 处理不同的 partition 数据集部分。

- **Cluster Manager (集群管理者)**: 如 Standalone mode 下自带简单的 cluster manager 或者集成外部管理系统像 Apache Mesos/YARN/Kubernetes 等，用于协调 workers 之间的工作负载平衡以及动态调整资源配额。

// 获取当前活跃 executors 列表
spark.sparkContext.statusTracker.getExecutorInfos.foreach(println)

对于 Windows 平台而言，如果遇到缺少特定二进制文件的问题，则可以从 GitHub 仓库下载适合版本的 winutils.exe 文件以便正常使用某些命令行工具[^4]。