如何提交一个Spark任务?主要参数有哪些?

答：提交Spark任务的主要步骤包括：1.构建SparkContext；2.准备Spark应用程序和任务所需的数据；3.调用相应的API，提交任务；4.处理任务结果。主要参数包括：1.作业名称；2.应用程序名称；3.资源要求，包括CPU、内存、磁盘空间等；4.作业类型；5.作业参数；6.作业环境变量；7.提交者的ID；8.提交时间。

相关问题

spark on yarn 下任务提交时常用的参数有哪些

在 Spark on YARN 下，常用的任务提交参数包括：

1. `--master yarn`：指定 Spark 应用程序运行在 YARN 上。

2. `--deploy-mode`：指定应用程序的部署模式，可以选择为 client 或 cluster。

3. `--num-executors`：指定执行器的数量。

4. `--executor-memory`：指定每个执行器可用的内存量。

5. `--executor-cores`：指定每个执行器可用的 CPU 核心数量。

6. `--driver-memory`：指定驱动器程序可用的内存量。

7. `--queue`：指定 YARN 上的队列名称。

8. `--conf`：可以设置其他 Spark 配置参数。

例如：

spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master yarn \
    --deploy-mode client \
    --num-executors 2 \
    --executor-memory 2G \
    --executor-cores 2 \
    --driver-memory 1G \
    --queue default \
    --conf spark.eventLog.enabled=true \
    --conf spark.eventLog.dir=hdfs://namenode:8021/directory \
    /path/to/examples.jar \
    10

这个例子中，我们使用 `spark-submit` 命令提交一个 Spark 应用程序，运行在 YARN 上，部署模式为 client，使用 2 个执行器，每个执行器可用的内存量为 2G，可用的 CPU 核心数量为 2，驱动器程序可用的内存量为 1G，运行在默认队列上，设置了事件日志和事件日志目录。最后，我们指定应用程序的主类为 `org.apache.spark.examples.SparkPi`，并传递了一个参数 10。

livy提交spark任务支持cluster模式吗？

是的，Livy支持在Spark集群模式下提交任务。 Livy是一个REST接口，它与Spark集成，允许您在集群上提交Spark作业。 您可以使用Livy REST API提交Spark作业，然后在集群上运行这些作业。

要在Livy中配置Spark集群模式，请按照以下步骤操作：

1. 在Livy的配置文件livy.conf中，设置livy.spark.master参数指向您的Spark集群的URL。例如：

livy.spark.master = spark://<master-url>:7077

2. 可以根据需要设置其他Spark参数，例如livy.spark.deployMode和livy.spark.executor.memory等。

3. 接下来，启动Livy服务器并使用Livy REST API提交Spark作业。例如，您可以使用以下命令启动一个Python Spark作业：

POST /batches
{
  "file": "/path/to/your/spark/job.py",
  "args": ["arg1", "arg2"],
  "pyFiles": ["/path/to/your/dependencies.py"],
  "driverMemory": "4g",
  "executorMemory": "2g",
  "name": "My Spark Job"
}

这将在Spark集群上启动一个作业，并将作业的输出返回到您的客户端。

需要注意的是，Livy需要与Spark集群的网络和安全设置兼容，才能在集群模式下正常工作。因此，在配置Livy时，请确保您已经正确地设置了Spark集群的网络和安全设置。