spark-submit \ --master spark://master-node:7077 \ --class com.example.MainClass \ --executor-memory 4G \ --total-executor-cores 8 \ --conf "spark.logConf=true" \ /path/to/your-application.jar 执行spark-submit命令提交任务到集群: 在终端或命令行界面中执行你编写的spark-submit命令,Spark...
应用的入口类是 com.example.MySparkApp,位于 /path/to/your/sparkapp.jar。最后的 arg1 arg2 arg3 是传递给应用的参数。
# Initialize SparkContext and SQLContext sc <- sparkR.init(appName="SparkR-DataFrame-example") sqlContext <- sparkRSQL.init(sc) # Create a simple local data.frame localDF <- data.frame(name=c("John", "Smith", "Sarah"), age=c(19, 23, 18)) # Convert local data frame to a Spa...
Usage: spark-submit --status [submission ID] --master [spark://...] Usage: spark-submit run-example [options] example-class [example args] Options: --master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local. --deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch the driver progr...
Usage: spark-submit run-example [options] example-class [example args] Options:--master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.--deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch the driver program locally ("client") or ...
sbt方式:https://www.scala-sbt.org/1.x/docs/sbt-by-example.html build.sbt (scala版本和spark版本需保持一致,如都是2.11或都是2.12...) name := "lrDemo" version := "0.1" scalaVersion := "2.11.12" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "2.4.3" ...
import subprocess # 定义Spark2-submit命令 spark_submit_cmd = "spark2-submit" # 定义Spark应用程序的主类 main_class = "com.example.MySparkApp" # 定义其他参数,如应用程序需要的输入文件、输出目录等 other_args = "--input input.txt --output output" # 构建完整的命令 command = [spark_submit...
例如,如果你的Spark应用程序的主类是com.example.MyApp,JAR文件路径是/myapp.jar,提交到本地模式的Spark集群上,可以使用以下命令: 注意:在实际使用中,你可能还需要使用其他的配置参数,如executor内存、driver内存等,根据实际需求进行设置。 以上就是将JARs添加到Spark作业并使用spark-submit提交的步骤。希望对你有帮助...
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...
if (sc.stopped.get) { // For example: the master removes the application for some reason throw new IllegalStateException("Spark context stopped while waiting for backend") } synchronized { this.wait(100) } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. ...