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常用spark命令

發布時間:2024-11-21 16:09:09

⑴ 如何運行含spark的python腳本

1、Spark腳本提交/運行/部署1.1spark-shell(交互窗口模式)運行Spark-shell需要指向申請資源的standalonespark集群信息,其參數為MASTER,還可以指定executor及driver的內存大小。sudospark-shell--executor-memory5g--driver-memory1g--masterspark://192.168.180.216:7077spark-shell啟動完後,可以在交互窗口中輸入Scala命令,進行操作,其中spark-shell已經默認生成sc對象,可以用:valuser_rdd1=sc.textFile(inputpath,10)讀取數據資源等。1.2spark-shell(腳本運行模式)上面方法需要在交互窗口中一條一條的輸入scala程序;將scala程序保存在test.scala文件中,可以通過以下命令一次運行該文件中的程序代碼:sudospark-shell--executor-memory5g--driver-memory1g--masterspark//192.168.180.216:7077

⑵ 在windows中spark的本地模式如何配置

1、在Spark中採用本地模式啟動pyspark的命令主要包含以下參數:master:這個參數表示當前的pyspark要連接到哪個master,如果是local[*],就是使用本地模式啟動pyspark,其中,中括弧內的星號表示需要使用幾個CPU核心(core)。

2、肯定第一步是配置spark環境:包括linux系統的安裝,java,ssh,Hadoop,Scala,spark的安裝與環境變數設置。雖說簡單,但對於初學者說,尤其是沒有使用過linux系統的,還是有些挑戰。其中遺漏一些細節問題,都會出錯。

3、SparkonYarn模式備註:Yarn的連接信息在Hadoop客戶端的配置文件中指定。通過spark-env.sh中的環境變數HADOOPCONFDIR指定Hadoop配置文件路徑。

4、最後的PhysicalPlanexecution階段用Spark代替HadoopMapRece。通過配置Shark參數,Shark可以自動在內存中緩存特定的RDD,實現數據重用,進而加快特定數據集的檢索。

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