在yarn中启动spark-shell客户端提交任务？

要在YARN中启动Spark-shell客户端并提交任务，可以按照以下步骤操作：

1. 首先确保您已经正确安装和配置了Spark，并且Spark环境变量已经设置好。

2. 然后，在终端中输入以下命令来启动Spark-shell：

   spark-shell --master yarn --deploy-mode client

这将以YARN作为主节点，客户端模式启动Spark-shell。

3. 接下来，您可以在Spark-shell中编写和测试您的Spark任务。例如，您可以输入以下命令来加载一个文本文件并对其进行Word Count操作：

   val textFile = sc.textFile("hdfs:///path/to/your/text/file")
   val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
   wordCounts.collect().foreach(println)

4. 最后，您可以使用以下命令将Spark任务提交到YARN集群：

   wordCounts.saveAsTextFile("hdfs:///path/to/your/output/directory")

这将将Word Count结果保存为文本文件，并将其写入HDFS上指定的目录中。

相关问题

sparkshell 操作hive表_Spark记录-Spark-Shell客户端操作读取Hive数据

可以使用Spark Shell客户端操作读取Hive数据。以下是一些常用的操作：

1. 启动Spark Shell

在终端中输入以下命令启动Spark Shell：

$ spark-shell --master yarn --deploy-mode client

2. 导入Spark SQL和Hive支持

在Spark Shell中输入以下命令导入Spark SQL和Hive支持：

scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
scala> val hiveContext = new HiveContext(sc)

3. 查询Hive表

在Spark Shell中输入以下命令查询Hive表：

scala> val df = hiveContext.sql("SELECT * FROM <database>.<table>")
scala> df.show()

其中，<database>和<table>分别是Hive表所在的数据库和表名。

4. 将Hive表转换为Spark DataFrame

在Spark Shell中输入以下命令将Hive表转换为Spark DataFrame：

scala> val df = hiveContext.table("<database>.<table>")
scala> df.show()

5. 保存DataFrame到Hive表

在Spark Shell中输入以下命令将DataFrame保存到Hive表：

scala> df.write.mode("overwrite").saveAsTable("<database>.<table>")

其中，mode("overwrite")表示如果Hive表已经存在，则覆盖原有表，saveAsTable("<database>.<table>")表示将数据保存到指定的Hive表中。

希望这些操作可以帮助您在Spark Shell中操作Hive表。

spark2.0与spark3.0中的yarn模式差异

在Spark 2.0和Spark 3.0中，Yarn模式的一些差异如下所示[^1]：
1. Spark 2.0中的Yarn模式有两种选择：yarn-client和yarn-cluster。而在Spark 3.0中，yarn-client模式已被弃用，只保留了yarn-cluster模式。
2. 在Spark 2.0中，yarn-client模式是将Spark客户端直接连接到Yarn，不需要额外构建Spark集群。而在Spark 3.0中，只有yarn-cluster模式可用，需要通过提交Spark应用程序到Yarn集群来运行。
3. 在Spark 2.0中，yarn-client模式适用于交互式工作负载，因为它允许Spark应用程序直接与驱动程序进行交互。而在Spark 3.0中，由于只有yarn-cluster模式可用，交互式工作负载需要通过Spark的交互式会话（如Spark Shell或Spark SQL）来实现。
4. 在Spark 3.0中引入了动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）的新特性[^2]。这个特性可以在执行查询时根据查询条件动态地剪枝分区，从而提高查询性能。