spark提交任务的两种的方法

在学习Spark过程中，资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种（我所知道的）：

第一种:

通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交，官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的，提交命令示例如下：
./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 2g --executor-memory 2g --executor-cores 3 ../spark-demo.jar
参数含义就不解释了，请参考官网资料。
 第二种:

提交方式是已JAVA API编程的方式提交，这种方式不需要使用命令行，直接可以在IDEA中点击Run 运行包含Job的Main类就行，Spark 提供了以SparkLanuncher 作为唯一入口的API来实现。这种方式很方便（试想如果某个任务需要重复执行，但是又不会写linux 脚本怎么搞？我想到的是以JAV API的方式提交Job, 还可以和Spring整合，让应用在tomcat中运行），官网的示例：http://spark.apache.org/docs/latest/api/java/index.html?org/apache/spark/launcher/package-summary.html

根据官网的示例，通过JAVA API编程的方式提交有两种方式：

第一种是调用SparkLanuncher实例的startApplication方法，但是这种方式在所有配置都正确的情况下使用运行都会失败的，原因是startApplication方法会调用LauncherServer启动一个进程与集群交互，这个操作貌似是异步的，所以可能结果是main主线程结束了这个进程都没有起起来，导致运行失败。解决办法是调用new SparkLanuncher().startApplication后需要让主线程休眠一定的时间后者是使用下面的例子：

 package com.learn.spark; 

 import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle;
 import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher; 

 import java.io.IOException;
 import java.util.HashMap;
 import java.util.concurrent.CountDownLatch; 

 public class LanuncherAppV {
     public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { 

         HashMap env = new HashMap();
         //这两个属性必须设置
         env.put("HADOOP_CONF_DIR", "/usr/local/hadoop/etc/overriterHaoopConf");
         env.put("JAVA_HOME", "/usr/local/java/jdk1.8.0_151");
         //可以不设置
         //env.put("YARN_CONF_DIR","");
         CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch();
         //这里调用setJavaHome()方法后，JAVA_HOME is not set 错误依然存在
         SparkAppHandle handle = new SparkLauncher(env)
         .setSparkHome("/usr/local/spark")
         .setAppResource("/usr/local/spark/spark-demo.jar")
         .setMainClass("com.learn.spark.SimpleApp")
         .setMaster("yarn")
         .setDeployMode("cluster")
         .setConf("spark.app.id", "")
         .setConf("spark.driver.memory", "2g")
         .setConf("spark.akka.frameSize", "")
         .setConf("spark.executor.memory", "1g")
         .setConf("spark.executor.instances", "")
         .setConf("spark.executor.cores", "")
         .setConf("spark.default.parallelism", "")
         .setConf("spark.driver.allowMultipleContexts", "true")
         .setVerbose(true).startApplication(new SparkAppHandle.Listener() {
         //这里监听任务状态，当任务结束时（不管是什么原因结束）,isFinal（）方法会返回true,否则返回false
          @Override
         public void stateChanged(SparkAppHandle sparkAppHandle) {
             if (sparkAppHandle.getState().isFinal()) {
                 countDownLatch.countDown();
             }
             System.out.println("state:" + sparkAppHandle.getState().toString());
         } 

         @Override
         public void infoChanged(SparkAppHandle sparkAppHandle) {
             System.out.println("Info:" + sparkAppHandle.getState().toString());
         }
     });
     System.out.println("The task is executing, please wait ....");
     //线程等待任务结束
     countDownLatch.await();
     System.out.println("The task is finished!"); 

     }
 } 

注意：如果部署模式是cluster,但是代码中有标准输出的话将看不到，需要把结果写到HDFS中，如果是client模式则可以看到输出。

第二种方式是：通过SparkLanuncher.lanunch()方法获取一个进程，然后调用进程的process.waitFor()方法等待线程返回结果，但是使用这种方式需要自己管理运行过程中的输出信息，比较麻烦，好处是一切都在掌握之中，即获取的输出信息和通过命令提交的方式一样，很详细，实现如下：

 package com.learn.spark; 

 import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle;
 import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher; 

 import java.io.IOException;
 import java.util.HashMap; 

 public class LauncherApp { 

 public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { 

     HashMap env = new HashMap();
     //这两个属性必须设置
     env.put("HADOOP_CONF_DIR","/usr/local/hadoop/etc/overriterHaoopConf");
     env.put("JAVA_HOME","/usr/local/java/jdk1.8.0_151");
     //env.put("YARN_CONF_DIR",""); 

     SparkLauncher handle = new SparkLauncher(env)
         .setSparkHome("/usr/local/spark")
         .setAppResource("/usr/local/spark/spark-demo.jar")
         .setMainClass("com.learn.spark.SimpleApp")
         .setMaster("yarn")
         .setDeployMode("cluster")
         .setConf("spark.app.id", "")
         .setConf("spark.driver.memory", "2g")
         .setConf("spark.akka.frameSize", "")
         .setConf("spark.executor.memory", "1g")
         .setConf("spark.executor.instances", "")
         .setConf("spark.executor.cores", "")
         .setConf("spark.default.parallelism", "")
         .setConf("spark.driver.allowMultipleContexts","true")
         .setVerbose(true); 

     Process process =handle.launch();
     InputStreamReaderRunnable inputStreamReaderRunnable = new InputStreamReaderRunnable(process.getInputStream(), "input");
     Thread inputThread = new Thread(inputStreamReaderRunnable, "LogStreamReader input");
     inputThread.start(); 

     InputStreamReaderRunnable errorStreamReaderRunnable = new InputStreamReaderRunnable(process.getErrorStream(), "error");
     Thread errorThread = new Thread(errorStreamReaderRunnable, "LogStreamReader error");
     errorThread.start(); 

     System.out.println("Waiting for finish...");
     int exitCode = process.waitFor();
     System.out.println("Finished! Exit code:" + exitCode); 

     }
 }

使用的自定义InputStreamReaderRunnable类实现如下：

 package com.learn.spark; 

 import java.io.BufferedReader;
 import java.io.IOException;
 import java.io.InputStream;
 import java.io.InputStreamReader; 

 public class InputStreamReaderRunnable implements Runnable { 

 　　private BufferedReader reader; 

 　　private String name; 

 　　public InputStreamReaderRunnable(InputStream is, String name) {
 　　　　this.reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
 　　　　this.name = name;
 　　} 

 　　public void run() {

 　　　　System.out.println("InputStream " + name + ":");
 　　　　try {
 　　　　　　　　String line = reader.readLine();
 　　　　　　　　while (line != null) {
 　　　　　　　　　　　System.out.println(line);
 　　　　　　　　　　　line = reader.readLine();
 　　　　　　　　}
 　　　　　　　　reader.close();
 　　　 　　} catch (IOException e) {
 　　　　　 　　e.printStackTrace();
 　　　　　　}
 　 　}
 }