cdh中的spark怎么提交任务

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在CDH中的Spark中如何提交任务

引言

在CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）中，Spark是一个非常常用的分布式计算框架，用于处理大规模数据的计算任务。在CDH集群中，我们需要了解如何正确地提交Spark任务，以便高效地利用集群资源并完成所需的数据处理任务。本文将介绍如何在CDH中提交Spark任务，并给出示例代码来解决一个实际的问题。

准备工作

在提交Spark任务之前，我们需要确保CDH集群已经正确地部署和配置，并且Spark服务已经启动。我们还需要编写我们的Spark应用程序代码，并将其打包成一个jar文件以便提交到集群上运行。

提交Spark任务

在CDH中，我们可以使用spark-submit命令来提交Spark任务。这个命令可以接受多个参数，用来指定任务的一些配置信息，比如任务名称、执行内存、executor数量等。下面是一个示例的spark-submit命令：

```bash
spark-submit \
  --class com.example.MySparkApp \
  --master yarn \
  --deploy-mode client \
  --executor-memory 4G \
  --num-executors 10 \
  /path/to/your/spark-app.jar


在这个命令中，我们指定了Spark应用程序的入口类`com.example.MySparkApp`，使用`yarn`作为集群管理器，以`client`模式运行任务，每个executor的内存为4G，使用10个executors来执行任务，并指定了我们打包好的jar文件的路径。

## 示例

假设我们有一个需求，需要对一个包含大量数字的文本文件进行求和操作。我们可以编写一个简单的Spark应用程序来实现这个功能。以下是一个示例的Spark应用程序代码：

```markdown
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SumNumbers {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SumNumbers")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    val numbers = sc.textFile("/path/to/input/file.txt")
    val sum = numbers.flatMap(_.split(" ")).map(_.toInt).reduce(_ + _)
    
    println("Sum of numbers: " + sum)
    
    sc.stop()
  }
}


在这个示例中，我们首先创建了一个Spark上下文对象`sc`，然后读取输入文件中的数字，对其进行求和操作，并最后打印出结果。接下来我们可以使用`spark-submit`命令来提交这个应用程序：

```markdown
```bash
spark-submit \
  --class SumNumbers \
  --master yarn \
  --deploy-mode client \
  /path/to/your/spark-app.jar


## 状态图

下面是一个状态图，展示了在CDH中提交Spark任务的过程：

```mermaid
stateDiagram
    [*] --> Submit
    Submit --> Configuration
    Configuration --> Execution
    Execution --> [*]

旅行图

下面是一个旅行图，展示了我们提交Spark任务时的整个流程：

journey
    title Submit Spark Job
    Submit --> Configure: Set up job configurations
    Configure --> Execute: Run the job
    Execute --> Done: Job completed successfully