spark 后台运行
时间: 2023-11-07 13:49:26 浏览: 42
要在Spark中将作业设置为后台运行,你可以使用以下命令:
```shell
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 ]
dolphinscheduler spark
### 回答1:
DolphinScheduler是一款开源的分布式调度系统,支持多种计算框架,包括Spark。在DolphinScheduler中,您可以使用Spark作为作业类型之一,以便更好地处理大数据。通过DolphinScheduler与Spark的结合,您可以轻松地创建和管理Spark作业,并根据需要进行任务调度和监控。此外,DolphinScheduler还提供了丰富的资源管理和任务调度功能,让您的Spark作业能够更加高效地运行。
### 回答2:
DolphinScheduler是一种开源的分布式任务调度系统,旨在帮助用户高效地管理和调度各种后台任务。而Spark是一种强大的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理和机器学习等领域。
DolphinScheduler支持将Spark任务作为调度的一种类型进行管理和调度。用户可以通过DolphinScheduler的Web界面创建和配置Spark任务,设置任务的调度时间、依赖关系、优先级等,以及指定Spark任务所需的资源、参数和程序文件。
在执行过程中,DolphinScheduler会根据任务的调度策略和依赖关系,将Spark任务分配到特定的执行节点上运行。通过与大数据处理集群的整合,DolphinScheduler可以动态分配和管理Spark任务所需的计算资源,实现任务的快速且高效执行。
此外,DolphinScheduler还提供了丰富的监控和告警功能,用户可以实时监控Spark任务的执行状态和运行日志,及时发现和解决任务执行过程中的问题。同时,DolphinScheduler还支持任务的失败重试和自动恢复,以确保任务的可靠性和稳定性。
总之,将DolphinScheduler与Spark结合使用,可以有效地管理、调度和监控Spark任务的执行。这样的组合能够提高任务执行的效率和稳定性,为用户提供更好的任务调度和管理体验。