如果您想了解在ApacheSpark中，使用mapPartitions和结合使用广播变量和map有什么区别？和mapreduce广播变量的知识，那么本篇文章将是您的不二之选。我们将深入剖析在Apach

如果您想了解在Apache Spark中，使用mapPartitions和结合使用广播变量和map有什么区别？和mapreduce 广播变量的知识，那么本篇文章将是您的不二之选。我们将深入剖析在Apache Spark中，使用mapPartitions和结合使用广播变量和map有什么区别？的各个方面，并为您解答mapreduce 广播变量的疑在这篇文章中，我们将为您介绍在Apache Spark中，使用mapPartitions和结合使用广播变量和map有什么区别？的相关知识，同时也会详细的解释mapreduce 广播变量的运用方法，并给出实际的案例分析，希望能帮助到您！

本文目录一览：

• 在Apache Spark中，使用mapPartitions和结合使用广播变量和map有什么区别？（mapreduce 广播变量）
• Apache Commons Pool 2中的maxTotal和maxIdle有什么区别？
• Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Submitting Applications | ApacheCN
• Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Could not parse Master URL: ''yarn''
• java – 在Apache spark中,使用mapPartitions和组合使用广播变量和map之间的区别是什么

在Apache Spark中，使用mapPartitions和结合使用广播变量和map有什么区别？（mapreduce 广播变量）

在Spark中，我们使用广播变量使每台机器具有只读的变量副本。我们通常在闭包外部创建一个广播变量（例如闭包所需的查找表）以提高性能。

我们还有一个名为mapPartitions的火花转换运算符，该运算符试图实现同一目的（使用共享变量来提高性能）。例如，在mapPartitions中，我们可以为每个分区共享一个数据库连接。

那么这两者有什么区别？我们可以仅将其用于共享变量吗？

答案1

小编典典

broadcast用于将对象运送到每个工作程序节点。该对象将在该节点上的所有分区之间共享（并且值/即对象对于集群中的每个节点都是相同的）。广播的目的是在工作节点上的许多不同任务/分区中使用相同数据时节省网络成本。

mapPartitions相反，是RDD上可用的一种方法map，仅在分区上像一样工作。是的，您可以定义新的对象，例如jdbc连接，该对象对于每个分区都是唯一的。但是，您不能在不同的分区之间共享它，在不同的节点之间共享就更少。

Apache Commons Pool 2中的maxTotal和maxIdle有什么区别？

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Submitting Applications | ApacheCN

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 <main-class> \
  --master <master-url> \
  --deploy-mode <deploy-mode> \
  --conf <key>=<value> \
  ... # other options
  <application-jar> \
  [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 <application-jar> 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-cores 100 \
  /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-cores 100 \
  /path/to/examples.jar \
  1000

# Run on a YARN cluster
export HADOOP_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-executors 50 \
  /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-cores 100 \
  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 URL	Meaning
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 cluster master. 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 YARN cluster in client or cluster mode 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 .py libraries 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！~）

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Could not parse Master URL: ''yarn''

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Could not parse Master URL: ''yarn''

 

 

https://stackoverflow.com/questions/41054700/could-not-parse-master-url

 

缺少 jar 包：

<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-yarn_2.12</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

java – 在Apache spark中,使用mapPartitions和组合使用广播变量和map之间的区别是什么

今天关于在Apache Spark中，使用mapPartitions和结合使用广播变量和map有什么区别？和mapreduce 广播变量的介绍到此结束，谢谢您的阅读，有关Apache Commons Pool 2中的maxTotal和maxIdle有什么区别？、Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Submitting Applications | ApacheCN、Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Could not parse Master URL: ''yarn''、java – 在Apache spark中,使用mapPartitions和组合使用广播变量和map之间的区别是什么等更多相关知识的信息可以在本站进行查询。

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