sparksql指定yarn队列

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mob64ca12d4650e 2024-03-08 06:24:19 ©著作权

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SparkSQL指定YARN队列

什么是SparkSQL

Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，Spark SQL是其中的一个模块，用于结构化数据的处理。Spark SQL可以通过SQL语句或DataFrame API来查询数据，并且支持多种数据源，如Hive、Parquet等。

为什么要指定YARN队列

在使用SparkSQL进行数据处理时，有时需要指定作业运行的YARN队列。YARN是Hadoop生态系统中的资源管理器，可以为不同的作业分配资源。通过指定YARN队列，可以控制作业运行的优先级和资源分配，避免资源争用和作业之间的干扰。

如何指定YARN队列

在SparkSQL中，可以通过配置来指定作业运行的YARN队列。下面以代码示例的形式来说明具体的操作：

// 创建SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SparkSQLExample")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://namenode:8020/user/hive/warehouse")
  .config("spark.sql.shuffle.partitions", "10")
  .config("spark.yarn.queue", "queue_name")
  .getOrCreate()

在上面的代码中，通过config("spark.yarn.queue", "queue_name")来指定作业运行的YARN队列，其中queue_name为具体的队列名称。这样就可以确保作业运行在指定的队列中。

示例

下面以一个简单的示例来演示如何在SparkSQL中指定YARN队列。假设我们有一个包含学生信息的数据表students，我们要计算每个班级的平均年龄，并将结果保存到Hive表中。

// 读取数据
val df = spark.table("students")

// 计算每个班级的平均年龄
val result = df.groupBy("class").agg(avg("age").as("avg_age"))

// 将结果保存到Hive表中
result.write.mode("overwrite").saveAsTable("class_avg_age")

在上面的代码中，我们首先通过spark.table("students")读取数据表students，然后计算每个班级的平均年龄，并将结果保存到Hive表class_avg_age中。

类图

下面是一个简单的类图，展示了SparkSession类的结构：

classDiagram
    SparkSession <|-- SparkSQL
    SparkSession: -builder()
    SparkSession: -appName()
    SparkSession: -config()
    SparkSession: -getOrCreate()

在类图中，SparkSession是SparkSQL的入口类，提供了创建SparkSession对象的方法和配置选项。