spark的指令参数_spark 命令行

一、spark的指令参数

在spark的bin下有是spark的指令，指令运行时可以指定对用的参数，实现对服务的控制

# 查看指令参数
pyspark --help
 
# 常用参数的使用
pyspark --master yarn  --name yarn_demo  --conf 'PYSPARK_PYTHON=/export/server/anaconda3/bin/python3'  --conf '其他配置'
--executor-memory 2G --executor-cores 2 --num-executors 3

# 表示应用运行的模式，要么是本地local要么是集群（Standalone、YARN、Mesos）了
--master MASTER_URL
# 本地模式∶local[2]  数字表示可以使用到本地的cpu核心数据量,  loacl[*]  *表示自动判断
# Standalone集群∶spark∶//xxx∶7077，yyy∶7077 
# YARN 集群∶ yarn 
 
# 表示Drive Program运行的地方，也叫做应用部署模式，默认值为client，通常在生成环境中使用cluster
--deploy-mode DEPLOY_MODE
 
# 表示运行Spark Application的类名称，注意为类的全名称（包含包名）
--class CLASS_NAME 
 
# 表示的是应用运行的名称，通常在应用开发的时候指定
--name NAME 
 
# 表示应用的类所依赖的第三方的Jar包指定路径，通常在本地文件系统中，多个】ar包使用逗号隔开<15
-jars JARS
 
# 表示应用运行时指定的某些参数配置，http∶//spark.apache.org/docs/2.2.0/configuration.html
# 当value中值有空格组成的时候，使用双引号将key=value引起来
# 可以不用在bashrc写配置可以通过conf配置，每次运行都要指定很麻烦
--conf "PROP=VALUE"
# 第一种方式∶属性的值中没有空格
--conf spark.eventLog.enabled=false
# 第二种方式∶属性的值中有空格，将属性和值统一使用双引号引起来
--conf"spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimestamps"
 
 
# Driver相关配置
# 指定Driver Program JVM进程内存大小，默认值为1g
--driver-memory MEM
 
# 表示Driver 运行CLASS PATH路径，使用不多
--driver-class-path
 
# Spark standalone with cluster deploy mode∶运行在standalone 中cluster Deploy Mode 默认值为1  cpu核心数据
# 运行在YARN in cluster mode，默认值是1 
--driver-cores NUM 
 
# 运行在standalone的 中cluster Deploy Mode下，表示当Driver运行异常失败，可以自己重启
--supervise 
 
 
# Executor运行所需内存大小
--executor-memory MEM 
 
# Execturo 运行的CPU Cores，默认的情况下，在Standalone集群上为worker节点所有可有的CpuCores，在YARN集群下为1 
--executor-cores NUM
 
# 表示运行在Standalone集群下，所有Executor的CPU Cores，结合--executor-cores计算出Executor个数
--total-executor-cores
 
# 表示在YARN集群下，Executor的个数，默认值为2
--num-executors
 
# 表示Executor运行的队列，默认为default队列
--queue QUEUE_NAME
 
standalone   fifo

二、spark-submit提交方式

集群模式提交计算任务的模式

client 客户端(本地)模式

cluster 集群模式

区别在于dirver在哪里运行？

dirver在提交代码的服务器上运行时，就是client模式

dirver有资源调度分配在哪台机器上运行，就是cluster

提交指令

spark-submit  --deploy-mode cluster  代码文件名

• client
  • 该模式提交时，是在当前服务器上运行dirver，有可能当前服务器资源不足，造成dirver无法运行
  • 不需要给dirver创建container，直接使用本地。默认能使用的资源 内存1G  cpu核心 1个
• cluster
  • 集群模式提交dirver有rm生成，rm虽然是随机找nm，但是中的是资源充足的nm，可以保证dirver能正常运行
  • applicationmaster和dirver运行在同一台服务器上，使用不同容器资源
• 使用

spark-submit --master yarn  --deploy-mode cluster  代码文件

三、spark中的名词解释

当spark完成计算后，会产生对应的日志计算信息，在计算信息中显示了计算的流程

流程中涉及Application，job，stage，task的信息

• Application 代表一个计算程序，当运行一个dirver时就会有一个计算程序，可以指定名称

• job  计算任务
  • stage  将计算任务划分多个计算部分，每个stage中的任务并行执行  rdd依赖
  • task  以线程的方式执行每个计算部分中的代码