Spark Standalone与Spark on YARN的几种提交方式

　　不多说，直接上干货！

Spark Standalone的几种提交方式

别忘了先启动spark集群！！！

spark-shell用于调试，spark-submit用于生产。

1.spark-shell client

[spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ bin/spark-shell --master spark://master:7077 --deploy-mode client --total-executor-cores 4 --executor-cores 1 --executor-memory 1g  

[spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$

bin/spark-submit --master spark://drguo1:7077 --deploy-mode client --name "test" --class org.apache.spark.examples.SparkPi /opt/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar 10  // :: WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Pi is roughly 3.141968

2.spark-submit cluster

[spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$

bin/spark-submit --master spark://drguo1:7077 --deploy-mode cluster --name "test" --class org.apache.spark.examples.SparkPi /opt/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar 10 

 

Spark on YARN的几种提交方式

官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html

在spark-env.sh里加入HADOOP_CONF_DIR=/opt/Hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop就可以了，设置之后，再读文件时默认在hdfs的/user/guo/下读该文件。

别忘了先启动yarn和hdfs！！！

1.spark-shell client

[spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$

./bin/spark-shell --master yarn-client

[spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ ./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client

或者设置下内存数和cpu数，不设就会用默认的

[spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ spark-shell --master yarn-client --executor-memory 2g --executor-cores   

2.spark-submit cluster

[spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster --num-executors  --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores  --queue thequeue lib/spark-examples-1.6.-hadoop2.6.0.jar 

 ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master yarn \
    --deploy-mode cluster \
    --driver-memory 4g \
    --executor-memory 2g \
    --executor-cores  \
    --queue thequeue \
    lib/spark-examples*.jar \
    

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