使用shell提交spark程序
时间: 2023-11-30 14:59:25 浏览: 38
可以使用以下命令来提交Spark程序:
```bash
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--class <main-class> \
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
<application-jar> \
[application-arguments]
```
其中,`<main-class>`是包含main()函数的类名,`<master-url>`是Spark集群的URL,`<deploy-mode>`可以是`client`或`cluster`,`<key>=<value>`是Spark配置的键值对,`<application-jar>`是包含应用程序代码的jar包,`[application-arguments]`是应用程序要接收的参数。
相关问题
spark之spark任务的提交方式【spark-shell、spark-submit】
### 回答1:
Spark任务可以通过两种方式进行提交:spark-shell和spark-submit。
1. spark-shell:是Spark提供的交互式命令行工具,可以在命令行中直接输入Spark代码进行交互式计算。在spark-shell中提交任务,可以直接在命令行中输入Spark代码,Spark会自动将代码转换为任务并提交到集群中执行。
2. spark-submit:是Spark提供的命令行工具,可以将打包好的Spark应用程序提交到集群中执行。在使用spark-submit提交任务时,需要先将Spark应用程序打包成jar包,然后通过命令行指定jar包路径和其他参数,Spark会自动将jar包提交到集群中执行。
### 回答2:
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架,可以用于分布式处理数据、机器学习等等领域。在使用Spark时,我们需要先编写Spark任务,然后将任务提交给Spark集群进行执行,这可以通过两种方式来实现:spark-shell和spark-submit。
1. spark-shell:spark-shell是Spark自带的交互式命令行工具,可以让用户在命令行中直接执行Spark操作。如果您想对数据进行简单的操作或者试验Spark一些功能,那么使用spark-shell是最佳选择。在spark-shell中,用户可以直接输入Spark操作,例如读取文件、转换RDD等等,同时还可以在命令中设置各种参数来定制化Spark操作。
2. spark-submit:spark-submit是Spark任务的常用提交方式,它是一个命令行工具,需要用户编写一个Spark任务包含的代码文件和相应的依赖文件,然后将这些文件打包成jar包,使用spark-submit来将jar包提交给Spark集群执行。使用spark-submit有许多优点,例如可以将任务提交给集群让其在后台执行、可以设置任务的各种参数(例如内存设置、CPU核心数等)以优化任务执行效率。同时,在生产环境下,使用spark-submit也可以通过将任务提交到生产环境的Spark集群来实现自动化部署、管理和监控。
总而言之,使用spark-shell和spark-submit的选择取决于您希望达到的目的和需求。对于一些简单的数据处理任务或者试验Spark功能来说,使用spark-shell是比较方便的;而对于一些复杂的数据处理任务或者生产环境下的Spark任务来说,建议使用spark-submit来提交任务。
### 回答3:
Spark作为当前最流行的大数据处理框架之一,它可以通过多种方式来提交Spark任务。其中,最常用的两种方式是通过spark-shell和spark-submit提交Spark任务。
1. spark-shell
Spark-shell是一个交互式命令行工具,用户可以在其中编写Spark代码,并且即时运行。在使用Spark-shell时,用户不需要将代码打包成JAR文件并将其提交给Spark集群进行执行。 直接在命令行运行spark-shell命令即可进入Spark-shell交互式命令行界面。在Spark-shell中,用户可以与Spark进行交互,包括创建RDD、进行数据转换和操作等。
2. spark-submit
Spark-submit是一个命令行工具,它可以将用户编写的Spark代码打包成JAR文件,并且将该JAR文件提交给Spark集群进行执行。用户可以通过spark-submit命令来提交Spark任务。在提交任务时,用户需要指定JAR文件的路径、主类名以及其他执行参数。具体命令格式如下:
```
./bin/spark-submit --class <main-class> \
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
<application-jar> \
[application-arguments]
```
其中,参数解释如下:
- --class:指定主类名。
- --master:指定Spark集群的URL。
- --deploy-mode:指定任务的部署模式,通常有两种,即client模式和cluster模式。
- --conf:指定Spark配置参数。
- <application-jar>:指定需要提交的JAR文件路径。
- [application-arguments]:指定程序运行时的一些参数。
总的来说,虽然spark-shell和spark-submit都可以用于提交Spark任务,但是它们具有不同的优缺点。spark-shell相对于spark-submit来说更加适合小规模的数据处理和代码调试,而对于大规模数据处理任务,则建议使用spark-submit来提交任务,以获得更高的执行效率。
hue 提交spark任务
提交Spark任务有多种方法,其中最常用的方法是通过spark-submit命令行工具来提交任务。
首先需要将Spark安装和配置好,确保Spark环境能够正常运行。然后,可以通过以下命令来提交任务:
```shell
$ spark-submit --class <main-class> --master <master-url> --deploy-mode <deploy-mode> <application-jar> [application-arguments]
```
其中,`<main-class>`指定了Spark应用程序的主类;`<master-url>`指定了Spark应用程序要连接的集群的URL;`<deploy-mode>`指定了应用程序的运行模式,可以选择为`client`或者`cluster`;`<application-jar>`指定了打包好的应用程序的jar包路径;`[application-arguments]`是可选的应用程序参数。
在Hue中提交Spark任务,可以通过以下步骤实现:
1. 在Hue的首页上点击"Spark"菜单。
2. 在Spark页面中,点击"New Job"按钮。
3. 在"Job Configuration"页面中,填写任务的相关信息,包括任务名称、主类、Jar文件路径、Spark参数等。
4. 点击"Save"按钮保存配置。
5. 回到Spark页面,点击"Run Job"按钮来提交任务。
通过以上步骤,就可以在Hue中提交Spark任务了。在任务运行完成后,可以查看任务的运行日志和结果。
除了使用Hue,也可以在命令行中直接使用`spark-submit`命令来提交Spark任务。使用Hue提交Spark任务更加方便和易用,可以在Web界面上完成任务的配置和提交,无需手动输入命令和参数。