Spark应用程序部署工具Spark Submit

在大数据处理领域中，Spark 成为了最受欢迎的数据处理框架之一。Spark 提供了丰富的 API 和一系列执行器，以加速大规模数据处理的速度。Spark 提供了各种工具和组件，以便有效地部署和管理应用程序。其中，Spark Submit 是 Spark 中部署应用程序的一个重要工具。

什么是Spark Submit？

Spark Submit 是 Spark 的一个工具，用于在集群上提交应用程序。与通过 Spark 命令行接口启动应用程序不同，Spark Submit 允许用户将应用程序提交到 Spark 集群中进行执行。Spark Submit 还可以配置应用程序运行的各种参数，包括应用程序的依赖关系，运行模式等等。

Spark Submit 的优势

使用 Spark Submit 有以下几点优势:

简单性

Spark Submit 提供了一个简单的方式，可以使用一条命令将应用程序提交到 Spark 集群中进行执行。在提交应用程序时，用户不必担心集群机器的细节或配置。

可靠性

Spark Submit 提供了一个可靠的方式，可以确保应用程序在集群中正确地运行。如果应用程序在提交后失败，Spark 会自动重新启动应用程序，直到它成功地运行在集群上。

配置灵活性

Spark Submit 允许将应用程序与集群环境分离。因此，用户可以方便地为应用程序配置必要的参数，而无需更改应用程序的源代码或重新编译应用程序。

Spark Submit 的用例

以下是使用 Spark Submit 的一些典型用例：

执行Spark应用程序

使用 Spark Submit 提交 Spark 应用程序是 Spark 中最常见的用例之一。Spark 提供了多种应用程序类型，包括批处理和流处理等，这些应用程序可以通过 Spark Submit 在集群中进行执行。

$ spark-submit --class com.example.SparkApp ./app.jar

执行Python脚本

Spark Submit 不仅可以执行 Spark 应用程序，还可以执行 Python 编写的脚本，无需编译成二进制文件。

$ spark-submit –-master yarn --deploy-mode client --py-files my_python_script.py my_spark_job.py

运行R脚本

Spark Submit 也可以执行 R 脚本。用户只需要在 Spark Submit 命令中使用 sparkr-submit，就可以提交一个 R 应用程序到 Spark 集群中。

$ spark-submit --master yarn --deploy-mode client --num-executors 10 --driver-memory 8g --executor-memory 20g --executor-cores 20 --queue spark_queue --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false --conf spark.yarn.maxAppAttempts=1 --conf spark.yarn.am.extraJavaOptions="-Dlog4j.configuration=file:$SPARK_HOME/conf/log4j.properties" --class com.example.SparkAppJob ./app.jar

结论

Spark Submit 是 Spark 中非常重要的一个部分，它提供了一个简单而可靠的方式，可以将应用程序提交到 Spark 集群中进行执行。Spark Submit 还具有灵活性，可以修改应用程序的配置，以便最大限度地利用集群资源。因此，Spark Submit 是每个 Spark 工程师必备的工具之一。