spark-submit 提交指定executor-memory

时间: 2023-10-05 14:05:46 浏览: 105

java提交spark任务到yarn平台的配置讲解共9页

在Spark生态系统中，Java作为广泛使用的编程语言，可以用来编写Spark应用程序，并通过YARN（Hadoop Yet Another Resource Negotiator）资源管理器进行分布式执行。本文将深入探讨如何配置Java项目，以便成功地将Spark任务提交到YARN平台，实现大规模数据处理的高效执行。确保你已经安装了Java、Spark和Hadoop。Java版本至少需要是1.8，而Spark和Hadoop版本之间需要兼容，例如Spark 2.x通常与Hadoop 2.7或更高版本配合良好。你可以通过命令行工具如`java -version`、`spark-submit --version`和`hadoop version`检查已安装的版本。接下来，配置Spark环境。在你的系统中创建或编辑`spark/conf/spark-defaults.conf`文件，设置以下关键参数： 1. `spark.master`: 指定Spark运行模式，对于YARN，应设置为`yarn-client`或`yarn-cluster`。前者在驱动程序运行在提交任务的客户端，后者则在YARN集群内部启动驱动程序。 2. `spark.yarn.jars`: 提供包含Spark库的HDFS路径，用于YARN集群中的节点。这通常是Hadoop的类路径，例如`hdfs://namenode:port/.../spark-assembly-*.jar`。 3. `spark.executor.instances`: 设置在YARN上运行的Executor数量。 4. `spark.executor.memory`: Executor的内存大小，例如`5g`。 5. `spark.executor.cores`: Executor的CPU核心数。 6. `spark.driver.memory`: 驱动程序的内存大小，对`yarn-client`模式尤其重要。 7. `spark.yarn.am.memory`: Application Master的内存大小。 8. `spark.yarn.am.cores`: Application Master的CPU核心数。然后，你需要配置Hadoop的环境变量。在`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`中添加以下内容（根据实际Hadoop安装路径修改）： ```bash export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` 确保YARN服务正在运行，可以通过`jps`命令查看Hadoop进程，包括ResourceManager和NodeManager。接下来是Java代码的编写。使用`SparkConf`和`SparkContext`来创建Spark应用，并通过`SparkSession`接口提交任务。这里是一个简单的示例： ```java import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkOnYarnExample { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("JavaSparkOnYarn").setMaster("yarn"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Java Spark on YARN").getOrCreate(); // 添加业务逻辑... jsc.stop(); } } ``` 编译Java项目，生成jar文件，例如`my-spark-job.jar`。然后使用`spark-submit`命令提交任务到YARN： ```bash spark-submit \ --class com.example.SparkOnYarnExample \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --conf spark.executor.instances=4 \ --conf spark.executor.memory=4g \ --conf spark.executor.cores=2 \ --conf spark.driver.memory=2g \ --jars /path/to/dependency/jars/* \ --archives /path/to/archive.zip#archiveName \ /path/to/my-spark-job.jar ``` 注意，`--jars`用于指定依赖的jar文件，`--archives`用于提交包含资源文件的zip档案。 YARN会启动Application Master，分配Executor，执行你的Spark任务。你可以在YARN的Web UI（默认端口8088）上监控任务进度和状态。 Java提交Spark任务到YARN平台涉及环境配置、代码编写、任务打包和提交等多个步骤。理解并熟练掌握这些步骤对于开发和运行大规模分布式Spark应用至关重要。

可以使用以下命令来在spark-submit中指定executor-memory: ``` spark-submit --executor-memory <memory> <application-jar> ``` 其中，`<memory>`可以是一个整数（单位为MB），也可以是一个带有单位的字符串，如`1g`表示1GB。例如，要指定每个executor使用2GB内存，可以使用以下命令： ``` spark-submit --executor-memory 2g myApp.jar ```

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