如何在Java应用中提交Spark任务？

最近看到有几个Github友关注了Streaming的监控工程——Teddy，所以思来想去还是优化下代码，不能让别人看笑话啊。于是就想改一下之前觉得最丑陋的一个地方——任务提交。

本博客内容基于Spark2.2版本~在阅读文章并想实际操作前，请确保你有：

1. 一台配置好Spark和yarn的服务器
2. 支持正常spark-submit --master yarn xxxx 的任务提交

老版本

老版本任务提交是基于 ** 启动本地进程，执行脚本spark-submit xxx ** 的方式做的。其中一个关键的问题就是获得提交Spark任务的Application-id，因为这个id是跟任务状态的跟踪有关系的。如果你的资源管理框架用的是yarn，应该知道每个运行的任务都有一个applicaiton_id，这个id的生成规则是：

appplication_时间戳_数字

老版本的spark通过修改SparkConf参数spark.app.id就可以手动指定id，新版本的代码是直接读取的taskBackend中的applicationId()方法，这个方法具体的实现是根据实现类来定的。在yarn中，是通过Yarn的YarnClusterSchedulerBackend实现的，具体的实现逻辑可以参考对应的链接。

感兴趣的同学可以看一下，生成applicaiton_id的逻辑在hadoop-yarn工程的ContainerId中定义。

总结一句话就是，想要自定义id，甭想了！！！！

于是当时脑袋瓜不灵光的我，就想到那就等应用创建好了之后，直接写到数据库里面呗。怎么写呢？

1. 我事先生成一个自定义的id，当做参数传递到spark应用里面；
2. 等spark初始化后，就可以通过sparkContext取得对应的application_id以及url
3. 然后再driver连接数据库，插入一条关联关系

新版本

还是归结于互联网时代的信息大爆炸，我看到群友的聊天，知道了SparkLauncer这个东西，调查后发现他可以基于Java代码自动提交Spark任务。SparkLauncher支持两种模式：

1. new SparkLauncher().launch() 直接启动一个Process，效果跟以前一样
2. new SparkLauncher().startApplicaiton(监听器) 返回一个SparkAppHandler，并（可选）传入一个监听器

当然是更倾向于第二种啦，因为好处很多：

1. 自带输出重定向（Output，Error都有，支持写到文件里面），超级爽的功能
2. 可以自定义监听器，当信息或者状态变更时，都能进行操作（对我没啥用）
3. 返回的SparkAppHandler支持 暂停、停止、断连、获得AppId、获得State等多种功能，我就想要这个！！！！

一步一步，代码展示

首先创建一个最基本的Spark程序：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class HelloWorld {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SparkSession spark = SparkSession
                .builder()
                //.master("yarn")
                //.appName("hello-wrold")
                //.config("spark.some.config.option", "some-value")
                .getOrCreate();

        List<Person> persons = new ArrayList<>();

        persons.add(new Person("zhangsan", 22, "male"));
        persons.add(new Person("lisi", 25, "male"));
        persons.add(new Person("wangwu", 23, "female"));

        spark.createDataFrame(persons, Person.class).show(false);

        spark.close();

    }
}

然后创建SparkLauncher类：

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

import java.io.IOException;

public class Launcher {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        SparkAppHandle handler = new SparkLauncher()
                .setAppName("hello-world")
                .setSparkHome(args[0])
                .setMaster(args[1])
                .setConf("spark.driver.memory", "2g")
                .setConf("spark.executor.memory", "1g")
                .setConf("spark.executor.cores", "3")
                .setAppResource("/home/xinghailong/launcher/launcher_test.jar")
                .setMainClass("HelloWorld")
                .addAppArgs("I come from Launcher")
                .setDeployMode("cluster")
                .startApplication(new SparkAppHandle.Listener(){
                    @Override
                    public void stateChanged(SparkAppHandle handle) {
                        System.out.println("**********  state  changed  **********");
                    }

                    @Override
                    public void infoChanged(SparkAppHandle handle) {
                        System.out.println("**********  info  changed  **********");
                    }
                });

        while(!"FINISHED".equalsIgnoreCase(handler.getState().toString()) && !"FAILED".equalsIgnoreCase(handler.getState().toString())){
            System.out.println("id    "+handler.getAppId());
            System.out.println("state "+handler.getState());

            try {
                Thread.sleep(10000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

然后打包工程，打包过程可以参考之前的博客：

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/7891867.html

打包完成后上传到部署Spark的服务器上。由于SparkLauncher所在的类引用了SparkLauncher，所以还需要把这个jar也上传到服务器上。

[xinghailong@hnode10 launcher]$ ls
launcher_test.jar  spark-launcher_2.11-2.2.0.jar
[xinghailong@hnode10 launcher]$ pwd
/home/xinghailong/launcher

由于SparkLauncher需要指定SPARK_HOME，因此如果你的机器可以执行spark-submit，那么就看一下spark-submit里面，SPARK_HOME是在哪

[xinghailong@hnode10 launcher]$ which spark2-submit
/var/lib/hadoop-hdfs/bin/spark2-submit

最后几行就能看到：

export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/app/spark

# disable randomized hash for string in Python 3.3+
export PYTHONHASHSEED=0

exec "${SPARK2_HOME}"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@"

综上，我们需要的是：

1. 一个自定义的Jar，里面包含spark应用和SparkLauncher类
2. 一个SparkLauncher的jar，spark-launcher_2.11-2.2.0.jar 版本根据你自己的来就行
3. 一个当前目录的路径
4. 一个SARK_HOME环境变量指定的目录

然后执行命令启动测试：

java -Djava.ext.dirs=/home/xinghailong/launcher -cp launcher_test.jar Launcher /var/lib/hadoop-hdfs/app/spark yarn

说明：

1. -Djava.ext.dirs 设置当前目录为java类加载的目录
2. 传入两个参数，一个是SPARK_HOME；一个是启动模式

观察删除发现成功启动运行了：

id    null
state UNKNOWN
Mar 10, 2018 12:00:52 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:00:52 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
**********  state  changed  **********
...省略一大堆拷贝jar的日志
**********  info  changed  **********
**********  state  changed  **********
Mar 10, 2018 12:00:55 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:00:55 INFO yarn.Client: Application report for application_1518263195995_37615 (state: ACCEPTED)
... 省略一堆重定向的日志
application_1518263195995_37615 (state: ACCEPTED)
id    application_1518263195995_37615
state SUBMITTED
Mar 10, 2018 12:01:00 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:01:00 INFO yarn.Client: Application report for application_1518263195995_37615 (state: RUNNING)
**********  state  changed  **********
... 省略一堆重定向的日志
INFO: 	 user: hdfs
**********  state  changed  **********
Mar 10, 2018 12:01:08 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:01:08 INFO util.ShutdownHookManager: Shutdown hook called
Mar 10, 2018 12:01:08 PM org.apache.spark.launcher.OutputRedirector redirect
INFO: 18/03/10 12:01:08 INFO util.ShutdownHookManager: Deleting directory /tmp/spark-f07e0213-61fa-4710-90f5-2fd2030e0701

总结

这样就实现了基于Java应用提交Spark任务，并获得其Appliation_id和状态进行定位跟踪的需求了。