DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具,该工具提供与开源Spark兼容的命令行。准备工作授权。 DLI使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)进行精细的企业级多租户管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能,可以帮助您安全地控制华为...
(1)Spark任务在提交之后会执行SparkSubmit中的main方法 def main(args: Array[String]): Unit = { val submit = new SparkSubmit() submit.doSubmit(args) } (2)doSubmit()对log进行初始化,添加spark任务参数,通过参数类型执行任务: def doSubmit(args: Array[String]): Unit = { // Initialize logging ...
spark-submit脚本位于spark安装目录下的bin文件夹内,该命令利用可重用的模块形式编写脚本, 以编程方式提交任务到Spark上去,并可以支持不同的集群管理器和Spark支持的部署模式 通用的spark-submit命令为: 代码语言:javascript 复制 ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \--class\--master<master-url>\--deploy-mode<deplo...
在Spark中,submit是SparkContext对象的一个方法,用于提交一个作业到Spark集群运行。具体用法如下: spark = SparkSession.builder \ .appName("example") \ .getOrCreate() # 创建一个RDD data = [1, 2, 3, 4, 5] rdd = spark.sparkContext.parallelize(data) # 提交作业到集群 result = rdd.map(lambda...
./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10000 2.2、在workr上启动多个Executor,设置--executor-cores参数指定每个executor使用的core数量。 ./spark-submit --master spark://node01:7077 --executor-cores 1...
1.1 spark-submit Spark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业，其格式如下：./bin/spark-submit \ --class \ # 应用程序主入口类 --master <master-url> \ # 集群的 Master Url --deploy-mode <deploy-mode> \ # 部署模式 --conf <key>=<value> \ # 可选配置 ... # ...
查看bin/spark-class 可执行文件,最后会发现执行提交任务命令:/bin/java org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --master --class 那么肯定会调用执行 SparkSubmit 的main 方法作为程序入口,使用 IDEA 打开 Spark 源码项目(快捷键 Control+Shift+N,或者双击 Shift)去源码中查找 "org.apache.spark.deploy.SparkSubmit...
对于spark-submit在cluster模式下设置driver-memory的理解如下: 在cluster模式下,driver程序运行在集群中的一个worker节点上,不再运行在提交 Spark 应用的客户端节点上。 driver程序同样需要消耗一定的内存资源,设置driver-memory就是为其在集群节点上申请相应的内存大小。
调用shell, spark-submit.sh args[]首先是进入 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit 类中调用他的 main() 方法1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 def main(args: Array[String]): Unit = { // val appArgs = new SparkSubmitArguments(args)