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本篇內容介紹了“怎么用java提交一個Spark應用程序”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
第一種方式
首先用vim打開一個文件,MyLauncher.java
編寫代碼如下:
import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle;
import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher;
import java.util.HashMap;
public class MyLauncher {
public static void main(String[] args) throws Exception {
HashMap<String,String> map = newHashMap<String, String>();
map.put("HADOOP_CONF_DIR","/home/hadoop/conf");
map.put("YARN_CONF_DIR","/home/hadoop/conf");
map.put("SPARK_CONF_DIR","/home/hadoop/spark/conf");
new SparkLauncher(map)
.setAppResource("/data/newStreaming/uesc-analyzer.jar")
.setMainClass("ucloud.UESBash.testSchema")
.setMaster("yarn-cluster")
.setConf(SparkLauncher.DRIVER_MEMORY, "2g")
.setVerbose(true).startApplication();
Thread.sleep(100000);
// Use handle API to monitor / control application.
}
}
接著,進行編譯
javac -cp /home/hadoop/spark/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0-cdh6.4.9.jarMyLauncher.java
然后提交執行
java -cp/home/hadoop/spark/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0-cdh6.4.9.jar:.MyLauncher
這樣就可以在yarn的界面上看到運行情況了。
注釋:可能你比較奇怪我為啥在那加了個停頓,因為正常情況下我們要進行一些其它操作監控Spark應用而不是直接退出,直接退出可能會導致提交還沒完成退出,以至于應用程序不能被提交了。
當然,還有另外一種方式,但是不建議使用,上面采用的這種方式呢可以更好地監控我們Spark程序的狀態。
第二種方式
import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle;
import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher;
import java.util.HashMap;
public class MyLauncher {
public static void main(String[] args) throws Exception {
HashMap<String,String> map = newHashMap<String, String>();
map.put("HADOOP_CONF_DIR","/home/hadoop/conf");
map.put("YARN_CONF_DIR","/home/hadoop/conf");
map.put("SPARK_CONF_DIR","/home/hadoop/spark/conf");
Process spark = new SparkLauncher(map)
.setAppResource("/data/newStreaming/uesc-analyzer.jar")
.setMainClass("ucloud.UESBash.testSchema")
.setMaster("yarn-cluster")
.setConf(SparkLauncher.DRIVER_MEMORY, "2g")
.setVerbose(true).launch();
// Use handle API to monitor / control application.
spark.waitFor();
}
}
第二種方式是啟動了一個子進程來加載提交應用程序。
“怎么用java提交一個Spark應用程序”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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