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Spark spark-submit 提交应用程序

Spark支持三种集群管理方式

• Standalone—Spark自带的一种集群管理方式，易于构建集群。
• Apache Mesos—通用的集群管理，可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用。
• Hadoop YARN—Hadoop2中的资源管理器。

注意：
1、在集群不是特别大，并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下，用Standalone模式效率最高。
2、Spark可以在应用间（通过集群管理器）和应用中（如果一个SparkContext中有多项计算任务）进行资源调度。

Running Spark on YARN

cluster mode

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 2g \
--executor-cores 1 \
lib/spark-examples*.jar \
10

client mode

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 2g \
--executor-cores 1 \
lib/spark-examples*.jar \
10

spark-submit 详细参数说明

参数名	参数说明
—master	master 的地址，提交任务到哪里执行，例如 spark://host:port, yarn, local。具体指可参考下面关于Master_URL的列表
—deploy-mode	在本地 (client) 启动 driver 或在 cluster 上启动，默认是 client
—class	应用程序的主类，仅针对 java 或 scala 应用
—name	应用程序的名称
—jars	用逗号分隔的本地 jar 包，设置后，这些 jar 将包含在 driver 和 executor 的 classpath 下
—packages	包含在driver 和executor 的 classpath 中的 jar 的 maven 坐标
—exclude-packages	为了避免冲突 而指定不包含的 package
—repositories	远程 repository
—conf PROP=VALUE	指定 spark 配置属性的值， 例如 -conf spark.executor.extraJavaOptions=”-XX:MaxPermSize=256m”
—properties-file	加载的配置文件，默认为 conf/spark-defaults.conf
—driver-memory	Driver内存，默认 1G
—driver-java-options	传给 driver 的额外的 Java 选项
—driver-library-path	传给 driver 的额外的库路径
—driver-class-path	传给 driver 的额外的类路径
—driver-cores	Driver 的核数，默认是1。在 yarn 或者 standalone 下使用
—executor-memory	每个 executor 的内存，默认是1G
—total-executor-cores	所有 executor 总共的核数。仅仅在 mesos 或者 standalone 下使用
—num-executors	启动的 executor 数量。默认为2。在 yarn 下使用
—executor-core	每个 executor 的核数。在yarn或者standalone下使用

Master_URL的值

Master URL	含义
local	使用1个worker线程在本地运行Spark应用程序
local[K]	使用K个worker线程在本地运行Spark应用程序
local	使用所有剩余worker线程在本地运行Spark应用程序
spark://HOST:PORT	连接到Spark Standalone集群，以便在该集群上运行Spark应用程序
mesos://HOST:PORT	连接到Mesos集群，以便在该集群上运行Spark应用程序
yarn-client	以client方式连接到YARN集群，集群的定位由环境变量HADOOP_CONF_DIR定义，该方式driver在client运行。
yarn-cluster	以cluster方式连接到YARN集群，集群的定位由环境变量HADOOP_CONF_DIR定义，该方式driver也在集群中运行。

区分client，cluster，本地模式

下图是典型的client模式，spark的drive在任务提交的本机上。

下图是cluster模式，spark drive在yarn上。

三种模式的比较

	Yarn Cluster	Yarn Client	Spark Standalone
Driver在哪里运行	Application Master	Client	Client
谁请求资源	Application Master	Application Master	Client
谁启动executor进程	Yarn NodeManager	Yarn NodeManager	Spark Slave
驻内存进程	1.Yarn ResourceManager 2.NodeManager	1.Yarn ResourceManager 2.NodeManager	1.Spark Master 2.Spark Worker
是否支持Spark Shell	No	Yes	Yes

spark-submit提交应用程序示例

# Run application locally on 8 cores(本地模式8核)
./bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master local[8] \/path/to/examples.jar \100
# Run on a Spark standalone cluster in client deploy mode(standalone client模式)
./bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master spark://207.184.161.138:7077 \--executor-memory 20G \--total-executor-cores 100 \/path/to/examples.jar \1000
# Run on a Spark standalone cluster in cluster deploy mode with supervise(standalone cluster模式使用supervise)
./bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master spark://207.184.161.138:7077 \--deploy-mode cluster \--supervise \--executor-memory 20G \--total-executor-cores 100 \/path/to/examples.jar \1000
# Run on a YARN cluster(YARN cluster模式)
export HADOOP_CONF_DIR=XXX
./bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master yarn \--deploy-mode cluster \  # can be client for client mode--executor-memory 20G \--num-executors 50 \/path/to/examples.jar \1000
# Run on a Mesos cluster in cluster deploy mode with supervise(Mesos cluster模式使用supervise)
./bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master mesos://207.184.161.138:7077 \--deploy-mode cluster \--supervise \--executor-memory 20G \--total-executor-cores 100 \http://path/to/examples.jar \1000
# Run a Python application on a Spark standalone cluster(standalone cluster模式提交python application)
./bin/spark-submit \--master spark://207.184.161.138:7077 \examples/src/main/python/pi.py \1000

一个例子

spark-submit \
--master yarn \
--queue root.sparkstreaming \
--deploy-mode cluster \
--supervise \
--name spark-job \
--num-executors 20 \
--executor-cores 2 \
--executor-memory 4g \
--conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=9 \
--files commons.xml \
--class com.***.realtime.helper.HelperHandle \
BSS-ONSS-Spark-Realtime-1.0-SNAPSHOT.jar 500