Spark提交的方式是什么

发布时间：2021-12-23 11:50:28 作者：iii
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# Spark提交的方式是什么

## 1. 概述

Apache Spark作为当前最流行的大数据处理框架之一，提供了多种灵活的任务提交方式。理解这些提交方式对于高效管理Spark应用程序至关重要。本文将全面介绍Spark的四种核心提交方式：`spark-submit`脚本、Spark Shell交互模式、集群管理工具集成以及编程接口调用，并深入探讨每种方式的适用场景、参数配置和最佳实践。

## 2. spark-submit脚本提交

### 2.1 基本命令结构
`spark-submit`是Spark官方推荐的标准化提交方式，基本语法如下：
```bash
./bin/spark-submit \
  --class <main-class> \
  --master <master-url> \
  --deploy-mode <deploy-mode> \
  --conf <key>=<value> \
  <application-jar> \
  [application-arguments]

2.2 关键参数详解

参数	说明	示例值
–master	指定集群管理器	spark://host:7077, yarn, local[*]
–deploy-mode	部署模式	client/cluster
–executor-memory	每个executor内存	4g
–total-executor-cores	总核心数	8
–conf spark.serializer	序列化方式	org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

2.3 部署模式对比

Client模式： - Driver运行在提交节点 - 适合交互式调试 - 提交节点故障会导致任务失败

Cluster模式： - Driver运行在集群内部 - 更适合生产环境 - 支持故障转移

2.4 实际案例

提交Python应用到YARN集群：

spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-memory 2G \
  --num-executors 4 \
  my_script.py \
  input_path output_path

3. Spark Shell交互式提交

3.1 交互式环境类型

spark-shell：Scala REPL环境
pyspark：Python交互环境
sparkR：R语言接口

3.2 启动配置示例

启动带Hive支持的PySpark：

PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython \
PYSPARK_PYTHON=python3 \
pyspark --master yarn \
        --executor-memory 4g \
        --conf spark.sql.catalogImplementation=hive

3.3 优缺点分析

优势： - 即时反馈调试 - 探索性数据分析 - 教学演示场景

局限： - 不适合生产部署 - 资源管理不够精细 - 无持久化保障

4. 集群管理器集成

4.1 YARN模式

资源调度流程： 1. 客户端提交应用到ResourceManager 2. RM分配ApplicationMaster 3. AM向RM申请容器资源 4. 启动Executor进程

配置示例：

spark-submit \
  --master yarn \
  --queue production \
  --executor-cores 2 \
  --conf spark.yarn.maxAppAttempts=2

4.2 Kubernetes模式

核心组件： - Spark Operator - Driver Pod - Executor Pods

部署示例：

spark-submit \
  --master k8s://https://<k8s-apiserver>:6443 \
  --conf spark.kubernetes.container.image=spark:3.3.1 \
  --conf spark.kubernetes.namespace=spark-apps

4.3 Mesos模式

spark-submit \
  --master mesos://<mesos-master>:5050 \
  --conf spark.mesos.executor.docker.image=spark-docker:latest

5. 编程接口提交

5.1 SparkSession API

Java/Scala示例：

SparkSession spark = SparkSession.builder()
  .appName("MyApp")
  .config("spark.executor.memory", "4g")
  .master("local[4]")
  .getOrCreate();

5.2 REST API提交

通过Livy服务提交：

import requests
data = {
  "file": "hdfs:///apps/myapp.py",
  "proxyUser": "analyst"
}
response = requests.post(
  "http://livy-server:8998/batches",
  json=data
)

6. 高级配置技巧

6.1 动态资源分配

spark-submit \
  --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
  --conf spark.shuffle.service.enabled=true \
  --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=50

6.2 参数优化组合

生产环境推荐配置：

spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.sql.shuffle.partitions=200
spark.default.parallelism=100
spark.memory.fraction=0.8

7. 故障排查指南

7.1 常见错误代码

错误码	含义	解决方案
ERROR SparkContext	初始化失败	检查master URL格式
ExecutorLostFailure	Executor丢失	增加内存或检查节点健康
ClassNotFoundException	类加载失败	检查–jars参数

7.2 日志获取方式

YARN集群获取日志：

yarn logs -applicationId <appId> > spark.log

8. 安全提交方案

8.1 Kerberos认证

kinit -kt /etc/security/keytabs/spark.headless.keytab spark/<HOST>@REALM
spark-submit --principal spark/<HOST>@REALM \
             --keytab /etc/security/keytabs/spark.headless.keytab

8.2 SSL加密配置

spark.ssl.enabled=true
spark.ssl.keyPassword=changeme
spark.ssl.keyStore=/path/to/keystore.jks

9. 性能对比测试

9.1 不同模式时延对比

提交方式	平均启动时延	适用场景
Local模式	<1s	开发测试
YARN Client	5-10s	交互分析
YARN Cluster	15-30s	生产作业

10. 未来发展趋势

Kubernetes原生支持：Spark on K8s将成为主流
Serverless Spark：无服务器化部署方案
混合云提交：跨云平台统一提交接口

通过全面掌握这些提交方式，开发者可以根据不同场景选择最优方案，构建高效可靠的Spark数据处理管道。 “`