Spark在AWS集群上执行WordCount作业示例

资源摘要信息:"Apache Spark示例教程" 本文档提供了一个关于如何使用Apache Spark进行数据处理的具体示例。Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，它提供了一个快速的、通用的引擎，用于大规模数据处理。以下将详细解析标题、描述和标签中涉及的知识点。 标题 "sparkexample" 指示了这份文档是关于Spark的实例教程或示例项目。 描述部分详细介绍了如何使用Spark进行Word Count任务，这是数据处理领域中一个经典的入门级案例。描述中提到的几个关键参数和组件如下： 1. `./spark/bin/spark-submit`: 这是用于提交Spark应用程序给集群管理器的命令行工具。`spark-submit`能够启动应用程序，并根据提供的参数进行配置。 2. `--master yarn-cluster`: 这个参数指定了集群管理器的类型和模式。`yarn-cluster`表示使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）的集群模式来管理资源和任务调度。 3. `--executor-memory 40g`: 这个参数设置每个Spark执行器（Executor）分配的内存大小为40GB。执行器是运行在集群节点上的进程，负责执行任务，并将数据存储在内存中。 4. `--executor-cores 32`: 这个参数指定了每个执行器可以使用的CPU核心数为32个。这意味着每个执行器可以并行处理32个任务。 5. `--num-executors 2`: 这个参数设置了集群中Spark执行器的数量为2。执行器数量影响并行处理任务的能力。 6. `--jars s3n://my-path/wen/libjars/argparse4j-0.4.3.jar`: 这个参数指定了需要加载的JAR包的位置，此处为Amazon S3上的一个路径。`argparse4j`是一个用于命令行参数解析的Java库。 7. `--class org.sparkexample.WordCountAWSJob`: 这个参数指定运行的应用程序的入口点，即主类。 8. `/home/hadoop/sparkexample-0.0.1-SNAPSHOT-job-0407.jar`: 这是打包好的Spark应用程序的JAR文件。 9. `-p AWS`: 这是一个用户定义的参数，表示启动应用程序时指定的参数。在这里，它可能代表“使用AWS服务”。 10. `-in s3n://aws-publicdatasets/common-crawl/crawl-data/CC-MAIN-2014-10/segments/***/wat/`: 输入数据源路径，指定在AWS S3上存储的数据源位置。 11. `-out s3n://my-path/wen/sparkexample_`: 输出路径，指定处理结果应该存储到AWS S3的路径。 标签 "Java" 表示这个Spark应用程序是用Java语言编写的。 文件名 "sparkexample-master" 表示这是一个主项目文件或者源代码文件，可能包含了与示例相关的主程序代码和资源。 总结来说，描述部分实际上是一条用于执行Word Count作业的Spark提交命令，使用YARN作为集群管理器，并在AWS云平台上运行。作业涉及到大量的内存和CPU资源，这暗示了作业可能需要处理大量的数据。通过这个例子，读者可以了解到如何在分布式环境下部署和执行Spark应用程序，并且如何利用AWS提供的资源进行大数据处理。此外，了解如何在Spark中使用外部库（如argparse4j）也是这个例子中的一个亮点。