spark.stop(); } } 请注意,在代码中加载配置文件时,你需要确保配置文件的路径是正确的。由于你已经通过 --files 参数将配置文件分发到了每个工作节点上,因此你可以直接使用相对路径来访问它。 以上就是使用 spark-submit 提交jar 并携带自定义配置文件的完整步骤。希望这能帮助你成功地运行你的 Spark 作业!
例如,可以通过--num-executors指定执行器的数量,通过--driver-memory指定驱动程序的内存等。 其他配置选项:Spark Submit还提供了许多其他配置选项,用于进一步调优和配置应用程序的行为。例如,可以通过--conf参数指定Spark的配置属性,通过--files参数指定需要分发到集群的文件等。 综上所述,正确定义Spark Submit配置需要考...
兼容开源spark-submit工具的参数。 参数名称 示例值 说明 --class org.apache.spark.examples.SparkPi 指定Spark任务的入口类名(Java或者Scala程序),Python程序无需此参数。 --num-executors 10 Spark任务的Executor数量。 --driver-cores 1 Spark任务的Driver核数。
spark.eventLog.enabledtruespark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 这些通过参数或者属性配置文件传递的属性,最终都会在SparkConf 中合并。其优先级是:首先是SparkConf代码中写的属性值,其次是spark-submit或spark-shell的标志参数,最后是spark-defaults.conf文件中的属性。 有一些配置项被重命名过,...
–master: 设置主节点 URL 的参数。支持: local: 本地机器。 spark://host:port:远程 Spark 单机集群。 yarn:yarn 集群 –deploy-mode:允许选择是否在本地(使用 client 选项)启动 Spark 驱动程序,或者在集群内(使用 cluster 选项)的其中一台工作机器上启动。默认值是 client。
通过查看spark-submit脚本可以发现,其实际是使用自定义的参数运行Spark中的org.apache.spark.deploy.SparkSubmit类,下面我们从SparkSubmit的main函数开始分析,其主要源代码如下所示: override def main(args: Array[String]): Unit = { val submit = new SparkSubmit() { ...
除了在Spark-Submit提交程序时通过-conf "key=value"方式传入Spark参数之外,在这里可以设定大量的参数来调优化,主要涉及到环境参数,应用运行参数,内存管理,网络IO,任务调度,动态分配,安全,身份验证等方面。由于篇幅问题,把官网翻译的全部参数弄成表格放到github上。从此设置参数,优化Spark,妈妈再也不用担心我了。由于水平...
支持定义 Spark Pods 的时候挂载 Volume 和 ConfigMap(Apache 2.4 并没有提供的功能) 有专用的 CLI 来管理 Spark 作业 2.2 A Deeper Look At Spark-Submit spark-submit 用来提交 Spark 作业到 K8S 集群,就像在 YARN 和 Mesos 集群都可以。它也允许用户传递一些可选的参数给 Spark Master。以下是一个典型的提...
Spark应用配置参数 Spark-Submit安装包解压完成后,进入adb-spark-toolkit-submit/conf目录,执行vim spark-defaults.conf命令修改配置项。修改后,Spark-Submit命令行工具的脚本将自动读取配置文件中的信息,配置参数会对所有Spark应用生效。 Spark应用配置参数列表如下: ...