spark-submit提交python程序
时间: 2023-09-21 08:11:07 浏览: 59
要使用spark-submit提交Python程序,需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先确保你已经安装了 Apache Spark 并且环境变量已经正确设置。
2. 确认你的Python程序能够在本地运行并且依赖的库已经安装。
3. 在终端中使用以下命令提交Python程序:
```
$ spark-submit --master <master-url> <python-file>
```
- `<master-url>`:是你的Spark集群的主节点URL。例如:spark://localhost:7077。
- `<python-file>`:是你的Python代码文件路径。例如:/path/to/your/python/file.py。
4. 如果你的Python程序需要传递参数,可以使用以下命令:
```
$ spark-submit --master <master-url> <python-file> <arg1> <arg2> ...
```
- `<arg1>`、`<arg2>`等等:是你的Python程序需要的参数。
5. 提交之后,你可以在Spark的web UI中查看任务的执行情况。
相关问题
spark-submit提交python脚本
### 回答1:
使用spark-submit命令可以提交Python脚本到Spark集群中运行。具体步骤如下:
1. 确保已经安装好了Spark集群,并且配置好了环境变量。
2. 编写Python脚本,并将其保存到本地文件系统中。
3. 打开终端,输入以下命令:
```
spark-submit --master <master-url> <path-to-python-script>
```
其中,`<master-url>`是Spark集群的URL,可以是local、yarn或者mesos等;`<path-to-python-script>`是Python脚本的路径。
4. 执行命令后,Spark会启动一个Driver程序,并将Python脚本分发到集群中的Executor节点上运行。
5. 执行完成后,可以在终端中查看输出结果。
注意:在提交Python脚本时,需要确保Python环境与Spark集群中的Python环境一致,否则可能会出现兼容性问题。
### 回答2:
spark-submit是Spark框架中用于提交作业的命令工具,可以将Python、Java、Scala等各种语言编写的Spark应用打包后统一提交到集群上运行。本文将主要介绍如何使用spark-submit提交Python脚本。
首先,需要将Python程序打包成一个压缩包,例如zip或tar.gz格式,这里以zip格式为例。假设我们的Python程序存放在/home/user/code/目录下,我们需要将其打包成myapp.zip文件,可以使用以下命令:
```
cd /home/user/code/
zip -r myapp.zip .
```
上述命令将/home/user/code/目录下的所有文件和子目录打包成myapp.zip文件。
接下来,我们就可以使用spark-submit提交这个Python应用了。下面是一个示例命令:
```
spark-submit
--master <master-url>
--deploy-mode <deploy-mode>
--py-files <comma-separated-list-of-.zip/.egg-files>
/home/user/code/myapp.py <arguments>
```
解释一下各个参数的含义:
- --master:指定Spark作业运行的master URL,例如local表示本地模式,yarn表示在YARN集群中运行。
- --deploy-mode:指定Spark程序的部署模式,一般有两种:cluster和client。cluster表示在集群上运行,client表示在提交作业的机器上运行。默认为client。
- --py-files:指定需要上传到集群的Python依赖库。如果Python脚本依赖了第三方库,需要将这些库打包成zip或egg文件,通过--py-files参数上传到集群。多个文件用逗号隔开。
- /home/user/code/myapp.py:需要运行的Python脚本文件,这里我们使用之前打包的myapp.zip文件。
- <arguments>:可选参数,传递给Python脚本的命令行参数。
上述命令会将myapp.zip文件上传到集群,然后在集群上启动一个Python进程,并执行myapp.py文件中的代码。Spark会自动分配资源给这个进程,并将任务分配到各个节点上执行。
总结一下,使用spark-submit提交Python脚本需要先将Python程序打包成zip或tar.gz文件,并使用--py-files参数上传Python依赖库。在提交作业时需要指定master URL、部署模式、Python脚本文件以及传递给脚本的命令行参数。通过这些参数,Spark可以自动将作业分配到集群上运行,实现分布式计算。
### 回答3:
spark-submit是Spark的一个命令行工具,用于将Spark应用程序提交到集群中。在使用spark-submit提交Python脚本时,需要遵守以下步骤:
1. 首先,需要确定要提交的Python脚本的位置。假设我们的Python脚本位于/home/spark/python_script.py。
2. 接下来,需要使用spark-submit命令来提交Python脚本。命令格式为:
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --master <master-url> /home/spark/python_script.py
其中,<master-url>表示Spark集群的master节点的URL。
3. 提交Python脚本时,还可以指定一些配置参数。例如,可以使用--num-executors参数指定Spark应用程序使用的执行者数量,--executor-memory参数指定每个执行者使用的内存大小,--driver-memory参数指定驱动程序使用的内存大小等等。
4. 在提交Python脚本后,Spark将在集群中启动一个应用程序,并执行Python脚本中的任务。任务的执行结果将被输出到控制台或指定的输出文件中。
需要注意的是,Spark支持的Python版本是2.6或2.7,而且要确保Python脚本中引用的所有依赖包都已经安装在集群的所有节点上。如果有依赖包未安装,则必须手动将其安装到所有节点上。
spark-submit提交
好的,您想了解有关 spark-submit 提交的一些信息,是吗?我可以为您提供一些基本的指导和介绍。
首先,spark-submit 是 Spark 提交应用程序的命令行工具。通过使用 spark-submit,您可以向 Spark 集群提交应用程序代码,并指定应用程序需要的参数和配置选项,以便 Spark 集群可以运行它们。
下面是一些 spark-submit 的基本用法和选项:
```
$ spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments]
```
其中,app jar 是打包好的 Java 应用程序 JAR 文件,python file 是 Python 应用程序代码文件。
一些常用的选项包括:
- --class : 指定主类名或 Python 应用程序文件名
- --master : 指定 Spark 集群的 URL
- --deploy-mode : 指定应用程序运行模式,可以是 client 或 cluster
- --num-executors : 指定执行器数量
- --executor-memory : 指定每个执行器可用的内存
- --driver-memory : 指定驱动程序可用的内存
- --conf : 指定应用程序的配置选项
您可以通过运行 `spark-submit --help` 命令来查看所有可用的选项和用法示例。
希望这些信息可以帮助您更好地理解和使用 spark-submit 命令行工具。如果您有任何其他问题,请随时提出。