查询spark standalon模式下引擎上的任务列表 的api接口

在Spark Standalone模式下，可以使用以下API接口查询引擎上的任务列表：

1. REST API接口：
可以使用以下REST API接口查询任务列表：

http://<master>:8080/json/

其中，`<master>`是Spark Master节点的IP地址或主机名。该接口返回一个JSON格式的响应，其中包含有关集群中所有工作节点的信息，包括它们的状态和运行的任务。

2. Web界面：
可以访问以下URL来查看Spark Standalone模式下的Web界面：

http://<master>:8080/

其中，`<master>`是Spark Master节点的IP地址或主机名。在该界面上，可以看到工作节点的状态和运行的任务，以及其他有用的信息。

通过这些接口，可以轻松地监视Spark Standalone模式下的任务列表，并及时发现任何问题。

相关问题

spark api 查询任务

可以使用以下步骤进行Spark API的查询任务：

1. 创建一个SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("QueryTask").getOrCreate()

2. 读取数据源并转换为DataFrame对象：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/data")

3. 查询DataFrame：

df.select("column1", "column2").filter(df["column3"] > 10).show()

在上述代码中，我们选择了两个列(column1和column2)并使用filter()函数过滤了第三列(column3)大于10的行。

4. 关闭SparkSession对象：

spark.stop()

这是一个简单的Spark API查询任务的例子，你可以根据自己的需要更改查询条件和数据源。

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。