spark-submit

一旦用户的应用打包后，就可以使用bin/spark-submit脚本来启动，此脚本就会为Spark和它的依赖安排配置环境变量，还支持不同的集群管理和部署模式：

./bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]

 

一些常用的命令如下：

.--class:应用程序的入口（如：org.apache.spark.examples.SparkPi）
 
.--master:集群的master URL（如： spark://23.195.26.187:7077）
 
.--deploy-mode:选择集群模式来部署Driver进程或本地模式作为客户端
 
--conf:通过key=value格式来设置Spark配置文件属性，当value值包含格时，用引号引起key=value（”key=value“）
 
--application-jar：包含应用程序和应用程序所依赖包的路径，URL在集群中必须是全局可见的，例如：hdfs://或者file://路径必须在节点上也是存在的
 
--application-arguments：将参数传递在主要的main方法中

　　

本地模式：

./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[8] \
/path/to/examples.jar \
100　　

 

Spark独立部署模式（Client）：

./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
/path/to/examples.jar \
1000
 

　　

Spark独立部署模式并监视（Cluster）

./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--deploy-mode cluster
--supervise
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
/path/to/examples.jar \
1000　

 

Yarn部署模式：

export HADOOP_CONF_DIR=XXX
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn-cluster \ # can also be `yarn-client` for client mode
--executor-memory 20G \
--num-executors 50 \
/path/to/examples.jar \
1000

 

Master URLs

通过如下方法将Master URL传递给Spark

local	单个本地工作线程程运行Spark
local[K]	K个本地线程运行Spark（K为你机器的内核数）
local[*]	根据你机器的内核数据来启动多个线程运行Spark
spark：//HOST:PORT	连接Spark集群的master，端口要和配置文件中的相同，默认为7077
mesos：//HOST:PORT	连接Mesos集群，端口默认为5055
yarn-client	在client模式下连接YARN集群，集群的位置能在HADOOP_CONF_DIR 或YARN_CONF_DIR找到
yarn-cluster	在集群械下连接YARN集群，HADOOP_CONF_DIR 或YARN_CONF_DIR找到