spark-submit --master spark://hostname:7077 --deploy-mode client your_python_script.py 复制代码 其中--master参数指定了Spark集群的master节点地址,--deploy-mode参数指定了程序的部署模式(client或cluster),your_python_script.py是要提交的Python脚本文件。 在提交Python程序之前,确保已经安装了Spark并配置了正...
--queue QUEUE_NAME :将任务提交给哪个YARN队列,默认为YARN的默认队列 --num-executors NUM:设置启动的executor数量,默认为2 --archives ARCHIVES :被每个executor提取到工作目录的档案列表,用逗号隔开 2.提交python脚本 在提交firstApp.py脚本时,使用如下指令 $ spark-submit \ --master local[2] \ --num-exec...
1、client提交任务到RM. 从spark-submit.sh中找到第一个类, 找到main函数入口 ①main //所在类org.apache.spark.deploy.SparkSubmit override def main(args: Array[String]): Unit = { val appArgs = new SparkSubmitArguments(args) // appArgs.action初始化 // action = Option(action).getOrElse(SUBMI...
--num-executors NUM:设置启动的executor数量,默认为2 --archives ARCHIVES :被每个executor提取到工作目录的档案列表,用逗号隔开 2.提交python脚本 在提交firstApp.py脚本时,使用如下指令 $ spark-submit \ --master local[2] \ --num-executors2\ --executor-memory 1G \ --py-files /home/hadoop/Download/...
不用spark-submit提交python脚本,而用python3 xxx.py的形式提交,即不包含spark session的python程序作为主进程,子进程中打开spark session,主进程接收子进程的结果并展示于终端,主进程input()接收stdin,从而决定后续spark代码的参数(这里是不是又要新开一个子进程来开启一个新的spark session,还是可以继续使用之前的spar...
摘要:本文主要是通过Spark代码走读来了解spark-submit的流程。 1.任务命令提交 我们在进行Spark任务提交时,会使用“spark-submit -class ...”样式的命令来提交任务,该命令为Spark目录下的shell脚本。它的作用是查询spark-home,调用spark-class命令。 if
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<de...
从Python脚本/代码调用Spark2-submit命令可以通过subprocess模块来实现。subprocess模块允许我们在Python脚本中执行外部命令。 下面是一个示例代码,展示了如何从Python脚本中调用Spark2-submit命令: 代码语言:txt 复制 import subprocess # 定义Spark2-submit命令 spark_submit_cmd = "spark2-submit" # 定义Spark应用...
Spark-源码-Spark-Submit 任务提交 Spark 版本:1.3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)...