创建和执行Spark作业
本文介绍如何在数据湖分析控制台创建和执行Spark作业。
准备事项
您需要在提交作业之前先创建虚拟集群。
说明创建虚拟集群时注意选择引擎类型为Spark。
如果您是子账号登录，需要配置子账号提交作业的权限，具体请参考细粒度配置RAM子账号权限。由于SparkPi不需要访问外部数据源，您只需要配置文档中的前两个步骤：”DLA子账号关联RAM子账号“和”为子账号授予访问DLA的权限“。
操作步骤
页面左上角，选择DLA所在地域。
单击左侧导航栏中的Serverless Spark -> 作业管理。
在作业编辑页面，单击创建作业模板。
在创建作业模板页面，按照页面提示进行参数配置。
参数名称
参数说明
文件名称
设置文件或者文件夹的名字。文件名称不区分大小写。
文件类型
可以设置为文件或者文件夹。
父级
设置文件或者文件夹的上层目录。
作业列表相当于根目录，所有的作业都在作业列表下创建。
您可以在作业列表下创建文件夹，然后在文件夹下创建作业；也可以直接在作业列表根目录下创建作业。
作业类型
您可以选择为SparkJob或SparkSQL。
SparkJob：Python/Java/Scala类型的Spark作业，需要填写JSON配置作业。
SparkSQL：SQL类型的Spark配置， 通过set命令配置作业，详情请就参见Spark SQL。
完成上述参数配置后，单击确定创建Spark作业。
创建Spark作业后，您可以根据作业配置指南编写Spark作业。
Spark作业编写完成后，您可以进行以下操作：
单击保存，保存Spark作业，便于后续复用作业。
单击执行，执行Spark作业，作业列表实时显示作业的执行状态。
单击示例，右侧作业编辑框显示DLA为您提供的SparkPi示例作业，单击执行，执行SparkPi示例。
（可选）在作业列表中，查看作业状态或对作业执行操作。
配置
说明
作业ID
Spark任务ID，由系统生成。
状态
Spark任务的运行状态。
STARTING：任务正在提交。
RUNNING：任务运行中。
SUCCESS：Spark作业执行成功。
DEAD：任务出错，可通过查看日志进行排错处理。
KILLED：任务被主动终止。
作业名称
创建Spark作业时设置的作业名称，由name参数指定。
提交时间
当前Spark作业的提交时间。
启动时间
当前Spark作业的启动时间。
更新时间
当前Spark作业状态发生变化时的更新时间。
持续时间
运行当前Spark作业所花费的时间。
操作
操作中有5个参数，分别为：
日志，当前作业的日志，只获取最新的300行日志。
SparkUI，当前作业的Spark Job UI 地址，如果Token过期需要单击刷新获取最新的地址。
详情，当前作业提交时填写的JSON脚本。
kill，终止当前的作业。
历史，查看当前作业的作业尝试列表。
监控，查看当前作业的监控数据。
（可选）单击作业尝试列表，查看所有作业的作业尝试。
说明默认情况下，一个作业只会进行一次作业尝试。如需进行多次作业尝试，请配置作业重置参数。更多信息，请参见。
在作业尝试列表中，选中单个作业，单击，可以查看该作业的尝试列表。
附录
数据湖分析提供了开发Spark作业的Demo，您可以参考开源项目Aliyun DLA Demo。您可以直接进行下载，执行mvn进行打包。建议您参考本项目进行pom配置和开发。
使用DMS进行Spark作业编排和任务周期调度，请参考文档DMS任务编排调度Spark任务训练机器学习模型。
DLA Spark作业配置，请参考文档作业配置指南。