在shell 中 spark-sql 的调试
时间: 2023-04-25 08:04:12 浏览: 407
在shell中调试Spark SQL可以采用以下步骤:
1. 打开终端,进入Spark安装目录下的bin目录,输入spark-sql命令进入Spark SQL交互式界面。
2. 在Spark SQL交互式界面中,输入set spark.sql.shuffle.partitions=10命令,设置shuffle分区数为10,以便更好地调试。
3. 输入show tables命令,查看当前Spark SQL环境中的所有表。
4. 输入select * from table_name命令,查看指定表中的数据。
5. 输入explain select * from table_name命令,查看指定SQL语句的执行计划。
6. 输入quit命令,退出Spark SQL交互式界面。
通过以上步骤,可以在shell中进行Spark SQL的调试。
相关问题
linux中运行yarn命令,在yarn上运行spark-shell和spark-sql命令行
在Linux中运行yarn命令后,可以使用以下命令行来运行spark-shell和spark-sql:
1. 运行spark-shell命令行:
```
spark-shell --master yarn
```
2. 运行spark-sql命令行:
```
spark-sql --master yarn
```
这些命令将使用yarn作为集群管理器来运行Spark应用程序。在运行这些命令之前,请确保已经安装了Spark和yarn,并且已经正确配置了环境变量和相关的配置文件。
shell脚本调用spark-sql
可以使用以下命令在shell脚本中调用spark-sql:
```
spark-sql --master yarn --deploy-mode client --executor-memory 2g --num-executors 10 --driver-memory 1g --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 --conf spark.default.parallelism=200 -e "SELECT * FROM table_name"
```
其中,`--master`指定了Spark集群的master节点,`--deploy-mode`指定了Spark应用的部署模式,`--executor-memory`和`--num-executors`指定了Spark应用的资源分配,`--driver-memory`指定了Driver进程的内存大小,`--conf`指定了Spark应用的配置参数,`-e`指定了要执行的SQL语句。
需要注意的是,`table_name`需要替换为实际的表名。另外,还可以通过`-f`选项指定一个SQL文件来执行多条SQL语句。
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