spark系列-应用篇之通过livy提交Spark任务

前言

上一篇使用yarn api的提交spark任务比较麻烦， 这次我们使用livy来提交spark任务。livy的使用十分简单，功能上比yarn api还要强大，支持提交spark代码片断，session共享

安装

• 下载livy0.5.0，下载完成后进行解压。

• 配置conf/livy.conf文件，设置livy.spark.master = yarn。其他的配置项目，可以根据你的需要来配置，包括host和port等等

  livy.spark.master = yarn

• 配置conf/livy-env.sh文件，主要是配置你spark的目录，当然你也可以配置一些环境变量，如HADOOP_USER_NAME

  export SPARK_HOME=/usr/local/apache/spark-2.3.1-bin-hadoop2.6

• 启动

start-dfs.sh
start-yarn.sh
bin/livy-server start

• 访问页面 http://localhost:8998/
  

使用

livy提供了不少的api，可以参考官方文档

新建session

post http://localhost:8998/sessions

查看session状态

get http://localhost:8998/sessions

提交代码片断

post http://localhost:8998/sessions/0/statements
如果在同一个session，提交的代码片断是同享的，相当于你在同一个spark-shell里面进行操作

查看代码运行结果

get http://localhost:8998/sessions/0/statements/0

杀掉session

delete http://localhost:8998/sessions/0

提交spark任务

post http://localhost:8998/batches

查看spark任务结果

get http://localhost:8998/batches

下面是刚才运行开始的session和提交的spark任务，在yarn任务列表中可以看到。

总结

livy在使用上十分的简单，除提供rest api，还提供了jar，有兴趣的同学可以试试。