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Spark-shell和Spark-submit

Spark支持多种集群管理器（Cluster Manager）,取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值：local、spark、yarn，区别如下：

Spark-shell和Spark-submit_第1张图片

一、Spark-shell

  • 引入：之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下可以用scala编写spark程序，适合学习测试时使用！
  • 实例：spark-shell可以携带参数
    • spark-shell --master local[N] 数字N表示在本地模拟N个线程来运行当前任务
    • spark-shell --master local[*] 表示使用当前机器上所有可用的资源
    • 默认不携带参数就是–master local[*]
    • spark-shell --master spark://node01:7077,node02:7077 表示运行在集群上

二、spark-submit

  • 引入：spark-shell交互式编程确实很方便我们进行学习测试，但是在实际中我们一般是使用IDEA开发Spark应用程序打成jar包交给Spark集群/YARN去执行，所以我们还得学习一个spark-submit命令用来帮我们提交jar包给spark集群/YARN。spark-submit命令是我们开发时常用的!!!

  • 实

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