Spark动态加载外部资源文件

之前做一个关于Spark的项目时,因项目中需要读取某个静态资源文件,然后在本地IDEA测试一切皆正常,但是传到服务器上时,一直显示找不到该静态资源文件,后尝试了两三种方法解决问题。

本地测试时,通过

val is: InputStream = this.getClass.getResourceAsStream(“./xxx.sql”)

来获取的静态资源文件,传至服务器后,找不到该静态资源文件。

遂尝试将文件传至HDFS,然后通过读取hdfs的文件来获取静态资源文件。

val gs = sc.textFile("hdfs://master:9000/user/resources/xxx.txt").first()

下部分原文作者:大葱拌豆腐

原文地址:spark-submit --files 动态加载外部资源文件


1、spark-submit --files 动态加载外部资源文件

spark时,有些时候需要加载资源文件,需要在driver或者worker端访问。在client模式下可以使用IO流直接读取,但是在cluster模式下却不能直接读取,需要如下代码:

val is: InputStream = this.getClass.getResourceAsStream(“./xxx.sql”)
val bufferSource = Source.fromInputStream(is)

这是直接读取classPath路径下的文件,但是cluster模式下,driver有可能不再程序提交的客户端上,以上代码会发生空指针异常。这是,就需要通过–files把外部资源文件加载到classpath路径下。正常情况加载—files filename1,filename2…,当知道外部源文件都是有哪些时,直接列举出来就可以。但是在某些情况下,开发者开发的是一个通用工具,不知到所要加载的是一个什么文件。这时就需要动态加载,我曾尝试过使用–files …/xxx/*.sql,这个可以动态加载指定目录下数据。但是后来发现,这样加载只能加载一个文件,文件夹中超过多余一个文件就会报错。试了很多种方式也没有测试成功。最后通过shell脚本列举文件夹中的文件拼装成字符串,才算完成。

程序打包目录如下:



代码实现如下:

##########################################################################################
####由于spark2_submit --files /../*.sql 不能加载多个文件所以只能拼装script路径下的文件####
##########################################################################################
###获取当前项目绝对路径###
#project_home=$(dirname $(readlink -f "$0"))"/.."
project_home="$(readlink -f $(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd))"
###获取script绝对路径###
script_path=${project_home}"/script/"
###获取项目中script目录下所有的脚本文件
files=$(ls $script_path);
files=${files// / };
file_arr=($files);
files_str=""
for ele in ${file_arr[*]}
do
file_str=${file_str}${script_path}${ele},
done
len=`expr ${#file_str} - 1`
file_str=`expr substr "$file_str" 1 $len`
echo $file_str /usr/bin/spark2-submit --executor-memory 15G \
--master yarn \
--queue dataengine \
--files $project_home/script/* \
--executor-cores 5 \
--driver-cores 3 \
--name AutoScript \
--deploy-mode cluster \
--class xx.xx.xxx \
--driver-memory 10G \
--conf "spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=300" \
--conf "spark.shuffle.file.buffer=16k" \
--conf "spark.yarn.appMasterEnv.JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_45" \
--conf "spark.dynamicAllocation.minExecutors=11" \
--conf "spark.dynamicAllocation.maxExecutors=11" \
--conf "spark.speculation.quantile=0.85" \
--conf "spark.executorEnv.JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_45" \
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+UseG1GC " \
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC " \
--conf "spark.driver.extraClassPath=/home/sunkl/hive-exec-1.1.0-cdh5.7.6.jar" \
--conf "spark.speculation=true" \
--conf "spark.rpc.askTimeout=400" \
--conf "spark.shuffle.service.enabled=true" \
$project_home/lib/******.jar

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