spark submit 提交依赖jar

可以通过以下两种方式提交依赖jar：

1. 使用--jars参数指定依赖jar路径，例如：

   bin/spark-submit --class com.example.MyApp --master local[2] --jars /path/to/dependency1.jar,/path/to/dependency2.jar /path/to/myapp.jar

2. 将依赖jar打包到一个fat jar中，然后通过--jars参数指定该fat jar路径，例如：

   bin/spark-submit --class com.example.MyApp --master local[2] --jars /path/to/dependencies.jar /path/to/myapp.jar

注意：如果使用第二种方式，需要在依赖jar的MANIFEST.MF文件中指定Main-Class属性，以便Spark能够正确地识别应用程序入口点。

相关问题

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at java.lang.Class.forName0(Native Method) at java.lang.Class.forName(Class.java:348) at org.apache.spark.util.Utils$.classForName(Utils.scala:229) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:695) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:187) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:212) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:126) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

这个错误提示是ClassNotFoundException，意味着你的程序找不到org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount这个类。一种可能的原因是你的程序缺少了相应的jar包，你需要添加相关依赖。另一种可能是你的程序没有正确的配置classpath，你需要检查你的程序的运行时配置是否正确。

spark学习-2.4.0-源码分析-3-spark 核心篇-spark submit任务提交

### 回答1：
Spark submit任务提交是指将用户编写的Spark应用程序提交到集群中运行的过程。在Spark中，用户可以通过命令行工具或API方式提交任务。

Spark submit命令的基本语法如下：

./bin/spark-submit \
  --class <main-class> \
  --master <master-url> \
  --deploy-mode <deploy-mode> \
  --conf <key>=<value> \
  <application-jar> \
  [application-arguments]

其中，`--class`指定应用程序的主类，`--master`指定集群的URL，`--deploy-mode`指定应用程序的部署模式，`--conf`指定应用程序的配置参数，`<application-jar>`指定应用程序的jar包路径，`[application-arguments]`指定应用程序的命令行参数。

在Spark中，任务提交的过程主要包括以下几个步骤：

1. 创建SparkConf对象，设置应用程序的配置参数；
2. 创建SparkContext对象，连接到集群；
3. 加载应用程序的主类；
4. 运行应用程序的main方法；
5. 关闭SparkContext对象，释放资源。

在任务提交的过程中，Spark会自动将应用程序的jar包和依赖的库文件上传到集群中，并在集群中启动Executor进程来执行任务。任务执行完成后，Spark会将结果返回给Driver进程，并将Executor进程关闭。

总之，Spark submit任务提交是Spark应用程序运行的关键步骤，掌握任务提交的原理和方法对于开发和调试Spark应用程序非常重要。

### 回答2：
Spark 作为一款强大的分布式计算框架，提供了很多提交任务的方式，其中最常用的方法就是通过 spark-submit 命令来提交任务。spark-submit 是 Spark 提供的一个命令行工具，用于在集群上提交 Spark 应用程序，并在集群上运行。

spark-submit 命令的语法如下：

./bin/spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments]

其中，[options] 为可选的参数，包括了执行模式、执行资源等等，<app jar | python file> 为提交的应用程序的文件路径，[app arguments] 为应用程序运行时的参数。

spark-submit 命令会将应用程序的 jar 文件以及所有的依赖打包成一个 zip 文件，然后将 zip 文件提交到集群上运行。在运行时，Spark 会根据指定的主类（或者 Python 脚本文件）启动应用程序。

在提交任务时，可以通过设置一些参数来控制提交任务的方式。例如：

--master：指定该任务运行的模式，默认为 local 模式，可设置为 Spark Standalone、YARN、Mesos、Kubernetes 等模式。

--deploy-mode：指定该任务的部署模式，默认为 client，表示该应用程序会在提交任务的机器上运行，可设置为 cluster，表示该应用程序会在集群中一台节点上运行。

--num-executors：指定该任务需要的 executor 数量，每个 executor 会占用一个计算节点，因此需要根据集群配置与任务要求确定该参数的值。

--executor-memory：指定每个 executor 可用的内存量，默认为 1g，可以适当调整该值以达到更好的任务运行效果。

此外，还有一些参数可以用来指定应用程序运行时需要传递的参数：

--conf：指定应用程序运行时需要的一些配置参数，比如 input 文件路径等。

--class：指定要运行的类名或 Python 脚本文件名。

--jars：指定需要使用的 Jar 包文件路径。

--py-files：指定要打包的 python 脚本，通常用于将依赖的 python 包打包成 zip 文件上传。

总之，spark-submit 是 Spark 提交任务最常用的方法之一，通过该命令能够方便地将应用程序提交到集群上运行。在提交任务时，需要根据实际场景调整一些参数，以达到更好的任务运行效果。

### 回答3：
Spark是一个高效的分布式计算框架，其中比较重要的组成部分就是任务提交。在Spark中，任务提交主要通过spark-submit来实现。本文将从两方面，即任务提交之前的准备工作和任务提交过程中的细节进行探讨。

一、任务提交之前的准备工作

1.环境配置

在执行任务提交前，需要确保所在的计算机环境已经配置好了Spark。Spark的环境配置主要包括JAVA环境、Spark的二进制包、PATH路径配置、SPARK_HOME环境变量配置等。

2.编写代码

Spark的任务提交是基于代码的，因此在任务提交前，需要编写好自己的代码，并上传到集群中的某个路径下，以便后续提交任务时调用。

3.参数设置

在任务提交时，需要对一些关键的参数进行设置。例如，任务名、任务对应的代码路径、任务需要的资源、任务需要的worker节点等。

二、任务提交过程中的细节

1.启动Driver

当使用spark-submit命令提交任务时，Spark会启动一个Driver来运行用户的代码。这个Driver通常需要连接到Spark集群来执行任务。

2.上传文件

Spark支持在任务提交时上传所需的文件。这些文件可以用于设置Spark的环境变量、为任务提供数据源等。

3.资源需求

Spark的任务执行依赖于一定的资源。每个任务可以指定自己的资源需求，例如需要多少内存、需要多少CPU等。这些资源需求通常与提交任务时需要的worker节点数量有关系。

4.监控和日志

在任务执行的过程中，Spark会收集任务的监控数据和日志信息。这些数据可用于后续的调试和性能优化。

总之，在Spark任务提交过程中，需要充分考虑任务的资源需求和监控日志信息的收集，以便更好地完成任务和优化Spark运行效率。