yarn 模式提交 spark 任务

如何使用yarn提交Spark任务

概述

在使用yarn模式提交Spark任务之前，我们需要确保已经安装了Hadoop和Spark，并且配置了正确的环境变量。本文将介绍使用yarn模式提交Spark任务的详细步骤，并提供相应的代码示例。

步骤

下表展示了使用yarn模式提交Spark任务的整个流程，包括每个步骤需要做什么以及相应的代码示例。

val spark = SparkSession.builder() .appName("Yarn Spark Job") .master("yarn") .getOrCreate()

| 2 | 设置Spark任务的配置参数 | ```scala
spark.conf.set(spark.executor.instances, 2)
spark.conf.set(spark.executor.memory, 2g)
spark.conf.set(spark.executor.cores, 2)
``` |
| 3 | 定义Spark任务的业务逻辑 | 根据具体需求编写Spark任务的代码逻辑 |
| 4 | 提交任务到YARN集群 | ```java
spark.sparkContext.setLogLevel(WARN)
spark.sparkContext.addJar(your_spark_job_jar.jar)
spark.sparkContext.getConf.getAll.foreach(println) // 输出Spark配置参数
val result = spark.sparkContext.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5)).map(_ * 2).collect()
result.foreach(println) // 输出计算结果
``` |

## 详细步骤说明

### 步骤1: 创建SparkSession对象
在开始编写Spark任务之前，我们需要创建一个SparkSession对象。SparkSession是Spark 2.0引入的新API，用于与Spark进行交互。

在创建SparkSession对象时，我们需要指定应用程序的名称（appName）和运行模式（master）。这里我们将运行模式设置为yarn，表示将任务提交到YARN集群。

### 步骤2: 设置Spark任务的配置参数
在提交Spark任务之前，我们需要设置任务的配置参数。这些配置参数可以通过SparkSession的conf属性进行设置。

在这个示例中，我们设置了三个配置参数：`spark.executor.instances`、`spark.executor.memory`和`spark.executor.cores`。这些参数分别表示需要的执行器实例数、执行器的内存大小和执行器的核心数。

### 步骤3: 定义Spark任务的业务逻辑
根据具体的业务需求，我们需要编写Spark任务的代码逻辑。这里我们以一个简单的示例来说明，通过对一个数字序列进行乘以2的操作来演示。

你可以在这一步根据实际需求编写你的Spark任务代码逻辑。

### 步骤4: 提交任务到YARN集群
当我们完成任务的编写后，就可以将任务提交到YARN集群了。

在提交任务之前，我们首先设置Spark日志级别为WARN，以减少日志输出。然后通过`spark.sparkContext.addJar`方法添加我们的Spark任务所需要的依赖包（如果有的话）。

接下来，我们使用`spark.sparkContext.getConf.getAll.foreach(println)`输出所有的Spark配置参数，以便我们检查是否正确设置了配置参数。

最后，我们通过`spark.sparkContext.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5)).map(_ * 2).collect()`方法执行Spark任务，并将计算结果进行输出。

## 总结
通过以上步骤，我们可以使用yarn模式提交Spark任务。首先，我们创建SparkSession对象，并设置任务的配置参数。然后，我们编写任务的业务逻辑，并最终将任务提交到YARN集群。

希望本文对你有所帮助，让你能够顺利地使用yarn模式提交Spark任务。如果你有任何问题或疑惑，请随时向我提问。