举例说明 spark2-submit \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --num-executors 16 \ --driver-memory 2g \ --executor-memory 2g \ --executor-cores 3 \ /***/***/***.jar \ --class com.***.***.ClassName \ [application-arguments] *** 具体根据自己的项目填充参数 *** ©...
spark2-submit --help 来查看详细的参数配置说明。 spark2-submit \--master yarn \--deploy-mode cluster \--num-executors48\--driver-memory 2g \--executor-memory 7g \--executor-cores3\/home/data/demo/spark/sparkwordcount.jar \--classcom.cgoshine.sh.demo.SparkWordCount \[application-arguments]...
@tailrecprivate def submit(args: SparkSubmitArguments): Unit = {//prepareSubmitEnvironment()函数代码比较多,主要干了以下几件事:// 1.根据用户参数,主要是master和deploye-mode,设置任务的提交模式// 2.根据提交模式实例化主类,//childArgs: 主要就是一些参数的//childClasspath:这个就是classPath,jvm运行...
1、一引起重要的参数说明 (1)—-class: 主类,即main函数所有的类 (2)—- master : master的URL,见下面的详细说明。 (3)—-deploy-mode:client和cluster2种模式 (4)—-conf:指定key=value形式的配置 2、关于jar包 hadoop和spark的配置会被自动加载到SparkContext,因此,提交application时只需要提交用户的代码...
spark-submit常用参数 yarn模式默认启动2个executor,无论你有多少的worker节点 standalone模式每个worker一个executor,无法修改executor的数量 partition是RDD中的一个dataset,一般默认都是2个 executor中的task数量由partition... spark jar 环境变量 重启 运行模式 ...
解析我们传入的参数 根据action 执行相对应的功能 当然这里我们的 Action 是:SparkSubmitAction.SUBMIT defmain(args:Array[String]):Unit={val appArgs=newSparkSubmitArguments(args)if(appArgs.verbose){// scalastyle:off printlnprintStream.println(appArgs)// scalastyle:on println}appArgs.action match{caseSp...