spark3.0-python教程:spark-submit介绍和参数

介绍

spark-submit 命令将 程序 提交到 yarn 集群(通过配置,可提交给 spark 集群、local等)

参数

通用参数

  • --master:后面接以下参数:

    • local:本地运行,只有一个工作进程
    • local[n]:本地运行,只有 n 个工作进程,通常 n 为核心数量
    • local[*]:默认值。本地运行,工作进程数量为核心数量
    • yarn:在 yarn 集群上运行,需要搭配 --deploy-mode 参数(多用于生成环境)
  • --deploy-mode:Driver 程序运行的地方,后面接以下参数:

    • client:表示driver进程在本地(默认值)
    • cluster:表示driver进程在yarn集群上(多用于生成环境)
  • --files:用逗号隔开的文件列表,会放置在每个 executor 工作目录中

  • --conf:spark 的配置属性

  • --driver-memory:Driver 程序使用内存大小(例如:1000M,5G),默认 1024M

  • --executor-memory:每个 executor 内存大小(如:1000M,2G),默认 1G

Spark standalone and YARN 模式可选参数:

  • --executor-cores:每个 executor 使用的 core 数,Spark on Yarn 默认为 1,standalone 默认为 worker 上所有可用的 core。

YARN 模式可选参数

  • --driver-cores:driver 使用的 core,仅在 cluster 模式下,默认为 1。

  • --queue:QUEUE_NAME 指定资源队列的名称,默认:default

  • --num-executors:启动的 executor 数量,默认是 2 个。

例子-yarn模式

必要条件

需要启动 HDFS 和 yarn

注意代码

代码必须去掉 master("local[*]") ,否则 client 模式还是 本地模式 运行;cluster 模式会报错

client 模式

spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
/program/spark-3.0.0/examples/src/main/python/pi.py \
10

cluster 模式

spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 512M \
--executor-memory 512M \
--num-executors 1 \
/program/spark-3.0.0/examples/src/main/python/pi.py \
10

引入第三方库

详见 链接


原文出处:/show_1IX3HBDuKP44.html