Submitting Applications
在 script in Spark的bin目录中的spark-submit脚本用与在集群上启动应用程序。它可以通过一个统一的接口使用所有 Spark 支持的cluster managers，所以您不需要专门的为每个cluster managers配置您的应用程序。
打包应用依赖
如果您的代码依赖了其它的项目，为了分发代码到 Spark 集群中您将需要将它们和您的应用程序一起打包。为此，创建一个包含您的代码以及依赖的 assembly jar（或者 “uber” jar）。无论是sbt还是Maven都有 assembly 插件。在创建 assembly jar 时，列出 Spark 和 Hadoop的依赖为provided。它们不需要被打包，因为在运行时它们已经被 Cluster Manager 提供了。如果您有一个 assembled jar 您就可以调用bin/spark-submit脚本（如下所示）来传递您的 jar。
对于 Python 来说，您可以使用spark-submit的--py-files参数来添加.py,.zip和.egg文件以与您的应用程序一起分发。如果您依赖了多个 Python 文件我们推荐将它们打包成一个.zip或者.egg文件。
用 spark-submit 启动应用
如果用户的应用程序被打包好了，它可以使用bin/spark-submit脚本来启动。这个脚本负责设置 Spark 和它的依赖的 classpath，并且可以支持 Spark 所支持的不同的 Cluster Manager 以及 deploy mode（部署模式）:
./bin/spark-submit\--class \--master \--deploy-mode \--conf =\...# other options\[application-arguments]
一些常用的 options（选项）有 :
--class: 您的应用程序的入口点（例如。org.apache.spark.examples.SparkPi)
--master: 集群的master URL(例如spark://23.195.26.187:7077)
--deploy-mode: 是在 worker 节点(cluster) 上还是在本地作为一个外部的客户端(client) 部署您的 driver(默认:client)†
--conf: 按照 key=value 格式任意的 Spark 配置属性。对于包含空格的 value（值）使用引号包 “key=value” 起来。
application-jar: 包括您的应用以及所有依赖的一个打包的 Jar 的路径。该 URL 在您的集群上必须是全局可见的，例如，一个hdfs://path 或者一个file://在所有节点是可见的。
application-arguments: 传递到您的 main class 的 main 方法的参数，如果有的话。
†常见的部署策略是从一台 gateway 机器物理位置与您 worker 在一起的机器（比如，在 standalone EC2 集群中的 Master 节点上）来提交您的应用。在这种设置中，client模式是合适的。在client模式中，driver 直接运行在一个充当集群 client 的spark-submit进程内。应用程序的输入和输出直接连到控制台。因此，这个模式特别适合那些设计 REPL（例如，Spark shell）的应用程序。
另外，如果您从一台远离 worker 机器的机器（例如，本地的笔记本电脑上）提交应用程序，通常使用cluster模式来降低 driver 和 executor 之间的延迟。目前，Standalone 模式不支持 Cluster 模式的 Python 应用。
对于 Python 应用，在的位置简单的传递一个.py文件而不是一个 JAR，并且可以用--py-files添加 Python.zip，.egg或者.py文件到 search path（搜索路径）。
这里有一些选项可用于特定的cluster manager中。例如，Spark standalone cluster用cluster部署模式, 您也可以指定--supervise来确保 driver 在 non-zero exit code 失败时可以自动重启。为了列出所有spark-submit, 可用的选项，用--help. 来运行它。这里是一些常见选项的例子 :
# Run application locally on 8 cores./bin/spark-submit\--class org.apache.spark.examples.SparkPi\--master local[8]\/path/to/examples.jar\100# Run on a Spark standalone cluster in client deploy mode./bin/spark-submit\--class org.apache.spark.examples.SparkPi\--master spark://207.184.161.138:7077\--executor-memory 20G\--total-executor-cores100\/path/to/examples.jar\1000# Run on a Spark standalone cluster in cluster deploy mode with supervise./bin/spark-submit\--class org.apache.spark.examples.SparkPi\--master spark://207.184.161.138:7077\--deploy-mode cluster\--supervise\--executor-memory 20G\--total-executor-cores100\/path/to/examples.jar\1000# Run on a YARN clusterexportHADOOP_CONF_DIR=XXX./bin/spark-submit\--class org.apache.spark.examples.SparkPi\--master yarn\--deploy-mode cluster\# can be client for client mode--executor-memory 20G\--num-executors50\/path/to/examples.jar\1000# Run a Python application on a Spark standalone cluster./bin/spark-submit\--master spark://207.184.161.138:7077\examples/src/main/python/pi.py\1000# Run on a Mesos cluster in cluster deploy mode with supervise./bin/spark-submit\--class org.apache.spark.examples.SparkPi\--master mesos://207.184.161.138:7077\--deploy-mode cluster\--supervise\--executor-memory 20G\--total-executor-cores100\http://path/to/examples.jar\1000
Master URLs
传递给 Spark 的 master URL 可以使用下列格式中的一种 :
Master URLMeaning
local使用一个线程本地运行 Spark（即，没有并行性）。
local[K]使用 K 个 worker 线程本地运行 Spark（理想情况下，设置这个值的数量为您机器的 core 数量）。
local[K,F]使用 K 个 worker 线程本地运行 Spark并允许最多失败 F次 (查阅spark.task.maxFailures以获取对该变量的解释)
local[*]使用更多的 worker 线程作为逻辑的 core 在您的机器上来本地的运行 Spark。
local[*,F]使用更多的 worker 线程作为逻辑的 core 在您的机器上来本地的运行 Spark并允许最多失败 F次。
spark://HOST:PORT连接至给定的Spark standalone clustermaster. master。该 port（端口）必须有一个作为您的 master 配置来使用，默认是 7077。
spark://HOST1:PORT1,HOST2:PORT2连接至给定的Spark standalone cluster with standby masters with Zookeeper. 该列表必须包含由zookeeper设置的高可用集群中的所有master主机。该 port（端口）必须有一个作为您的 master 配置来使用，默认是 7077。
mesos://HOST:PORT连接至给定的Mesos集群. 该 port（端口）必须有一个作为您的配置来使用，默认是 5050。或者，对于使用了 ZooKeeper 的 Mesos cluster 来说，使用mesos://zk://.... 。使用--deploy-mode cluster, 来提交，该 HOST:PORT 应该被配置以连接到MesosClusterDispatcher.
yarn连接至一个YARNcluster inclientorclustermode 取决于--deploy-mode. 的值在 client 或者 cluster 模式中。该 cluster 的位置将根据HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR变量来找到。
从文件中加载配置
spark-submit脚本可以从一个 properties 文件加载默认的Spark configuration values并且传递它们到您的应用中去。默认情况下，它将从 Spark 目录下的conf/spark-defaults.conf读取配置。更多详细信息，请看加载默认配置.
加载默认的 Spark 配置，这种方式可以消除某些标记到spark-submit. 的必要性。例如，如果spark.master属性被设置了，您可以在spark-submit中安全的省略--master配置 . 一般情况下，明确设置在SparkConf上的配置值的优先级最高，然后是传递给spark-submit的值, 最后才是 default value（默认文件）中的值。
如果您不是很清楚其中的配置设置来自哪里，您可以通过使用--verbose选项来运行spark-submit打印出细粒度的调试信息。
高级的依赖管理
在使用spark-submit时，使用--jars选项包括的应用程序的 jar 和任何其它的 jar 都将被自动的传输到集群。在--jars后面提供的 URL 必须用逗号分隔。该列表会被包含到 driver 和 executor 的 classpath 中。--jars不支持目录的形式。
Spark 使用下面的 URL 格式以允许传播 jar 时使用不同的策略 :
file:- 绝对路径和file:/URI 通过 driver 的 HTTP file server 提供服务，并且每个 executor 会从 driver 的 HTTP server 拉取这些文件。
hdfs:,http:,https:,ftp:- 如预期的一样拉取下载文件和 JAR
local:- 一个用 local:/ 开头的 URL 预期作在每个 worker 节点上作为一个本地文件存在。这样意味着没有网络 IO 发生，并且非常适用于那些已经被推送到每个 worker 或通过 NFS，GlusterFS等共享的大型的 file/JAR。
N注意，那些 JAR 和文件被复制到 working directory（工作目录）用于在 executor 节点上的每个 SparkContext。这可以使用最多的空间显著量随着时间的推移，将需要清理。在 Spark On YARN 模式中，自动执行清理操作。在 Spark standalone 模式中，可以通过配置spark.worker.cleanup.appDataTtl属性来执行自动清理。
用户也可以通过使用--packages来提供一个逗号分隔的 maven coordinates（maven 坐标）以包含任何其它的依赖。在使用这个命令时所有可传递的依赖将被处理。其它的 repository（或者在 SBT 中被解析的）可以使用--repositories该标记添加到一个逗号分隔的样式中。 (注意，对于那些设置了密码保护的库，在一些情况下可以在库URL中提供验证信息，例如https://user:password@host/....以这种方式提供验证信息需要小心。) 这些命令可以与pyspark,spark-shell和spark-submit配置会使用以包含 Spark Packages（Spark 包）。 对于 Python 来说，也可以使用--py-files选项用于分发.egg,.zip和.pylibraries 到 executor 中。
# 更多信息
如果您已经部署了您的应用程序，集群模式概述描述了在分布式执行中涉及到的组件，以及如何去监控和调试应用程序。
我们一直在努力
apachecn/spark-doc-zh
原文地址: http://spark.apachecn.org/docs/cn/2.2.0/submitting-applications.html
网页地址: http://spark.apachecn.org/
github: https://github.com/apachecn/spark-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，谢谢！~）