简述Spark提交job的流程 ?
提交 Spark 作业的流程大致如下:
- 编写 Spark 应用程序:
- 开发者首先编写 Spark 应用程序,这通常包括创建一个 SparkContext 实例,以及定义数据的加载、转换和行动操作。
- 打包应用程序:
- 将编写好的应用程序打包成一个 JAR 或者其他格式的包。这个包包含了应用程序的代码以及所有必要的依赖。
- 配置 Spark 作业:
- 在提交作业之前,需要配置 Spark 作业的相关参数,例如指定 master URL(集群管理器的地址),设置内存大小、CPU 核心数等资源需求,以及可能的任何特定的 Spark 配置选项。
- 使用
spark-submit
命令提交作业:- 使用
spark-submit
命令来提交应用程序到 Spark 集群。spark-submit
是 Spark 提供的一个脚本,用于在集群上启动应用程序。 - 在
spark-submit
命令中,指定应用程序包的路径、应用程序的主类(如果是 Java/Scala 应用)和任何必要的参数。
- 使用
- 作业调度和执行:
- Spark 集群接收到提交的作业后,根据作业的配置和集群的资源情况,调度作业运行。
- 如果是在像 YARN 或 Mesos 这样的资源管理器上运行,Spark 作业将与资源管理器协调,以获得必要的资源。
- 任务分发和执行:
- 作业被分解成多个任务,这些任务被分发到集群中的不同节点上执行。
- 在节点上,Spark Executor 进程负责执行这些任务,处理数据,并将结果返回。
- 收集和返回结果:
- 执行完所有任务后,结果被收集并返回给提交作业的客户端(如果作业的性质需要返回结果)。
- 如果作业是写操作(如将结果保存到 HDFS),则结果直接写入指定的存储系统。
例如,如果你在一个电商平台进行用户行为分析,你可能会编写一个 Spark 应用来处理用户数据,然后使用 spark-submit
将这个应用提交到 Spark 集群。集群会处理这些数据,执行必要的分析,并返回结果或将结果保存到数据库或文件系统中。