spark常见的submit参数

spark - submit工具的使用及常见的参数

spark-submit 是在spark安装目录中bin目录下的一个shell脚本文件，用于在集群中启动应用程序（如*.jar、*.py脚本等）；对于spark支持的集群模式，spark-submit提交应用的时候有统一的接口，不用太多的设置。

spark-submit是使用spark开发的程序员可能用到的最多的工具之一，该命令涉及到非常多的参数，这里只罗列企业中用的最多的最常用的参数，其他的一些特殊的参数可以参照官网或者相关文档查阅。

-- master

该参数表示提交任务到哪里执行，常见的选项有：

local：提交到本地服务器执行，并分配单个线程

local[k]：提交到本地服务器执行，并分配k个线程

local[*]：提交到本地服务器执行，并分配本地core个数个线程

spark://HOST:PORT：提交到standalone模式部署的spark集群中，并指定主节点的IP与端口

mesos://HOST:PORT：提交到mesos模式部署的集群中，并指定主节点的IP与端口

yarn：提交到yarn模式部署的集群中

-- d eploy-mode

spark on yarn的两种启动方式，区别是spark的driver是在本地 (client) 启动还是在yarn的container中启动，默认是 client

-- class

应用程序的主类，仅针对 java 或 scala 应用

-- name

指定应用程序的名称，在yarn调度系统下，只对cluster模式生效

-- jar

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。如果路径是个目录的话，--jars的设置无法起作用，必须详细到abc.jar。

备注：区别spark-defaults.conf配置文件中的spark.yarn.jars

--jars：主要用于上传我们需要的第三方依赖

spark.yarn.jars：主要传入spark环境相关的jar包，例如 spark.core，spark.sql等等

-- conf prop = value

指定spark配置属性的值，格式为PROP=VALUE，例如 --conf spark.executor.extraJavaOptions="-XX:MaxPermSize=256m"

- -properties-file

指定需要额外加载的配置文件，用逗号分隔，如果不指定，默认为 conf/spark-defaults.conf

- - driver-memory 和- - driver - core

前者表示driver内存，默认 1G；后者表示driver 的核数，默认是1。在 yarn 或者 standalone 下使用

**建议：**对于driver memory通常不用设置，若出现使用 collect 算子将 RDD 数据全部拉取到 Driver 上处理，就必须确保该值足够大，否则 OOM 内存溢出（如果设置了广播变量再设置大一点）。

- -num-executors

启动的 executor 数量，即该作业总共需要多少executor进程执行，默认为2。建议：每个作业运行一般设置5,10,20个左右较合适。在 yarn 下使用

- -executor-memory 和- -executor-core s

executor-memory：设置每个executor进程的内存， num-executors * executor-memory 代表作业申请的总内存量（尽量不要超过最大总内存的1/3~1/2）

**建议：**设置5G~10G较合适

executor-cores：每个executor进程的CPU Core数量，该参数决定每个 executor进程并行执行task线程的能力， num-executors* executor-cores代表作业申请总 CPU core数（不要超过总 CPU Core的 1/3~1/2 ）

**建议：**设置2~4个比较合适

- -queue QUEUE_NAME

将任务提交给哪个YARN队列，默认为YARN的默认队列

提交实例

使用spark自带的圆周率案例进行测试

复制代码

# local
bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.0.jar 200
 
#yarn client
bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.0.jar 200
 
#yarn cluster
bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.0.jar 200