本文介绍如何配置Spark类型的作业。

前提条件

已创建好项目，详情请参见 项目管理。

操作步骤

  1. 通过主账号登录阿里云E-MapReduce控制台。
  2. 在顶部菜单栏处，根据实际情况选择地域（Region）和资源组。
  3. 单击上方的数据开发页签.。
  4. 在项目列表页面，单击待编辑项目所在行的作业编辑。
  5. 在作业编辑区域，在需要操作的文件夹上，右键选择新建作业。
  6. 输入作业名称、作业描述，在作业类型下拉列表中选择Spark作业类型。
    表示创建的作业是一个Spark作业。这种类型的作业，其运行实际是通过以下方式提交的Spark作业。 
    spark-submit [options] --class [MainClass] xxx.jar args
  7. 单击确定。
  8. 在作业内容中，填写提交该作业需要提供的命令行参数。
    只需要填写 spark-submit之后的参数即可。
    以下分别展示如何填写创建Spark作业和Pyspark作业的参数：
    • 创建Spark作业 。

      新建一个Spark WordCount作业。

      • 作业名称： Wordcount。
      • 类型：选择Spark。
      • 应用参数：
        • 在命令行下提交完整的命令。 
          spark-submit --master yarn-client --driver-memory 7G --executor-memory 5G --executor-cores 1 --num-executors 32 --class com.aliyun.emr.checklist.benchmark.SparkWordCount emr-checklist_2.10-0.1.0.jar oss://emr/checklist/data/wc oss://emr/checklist/data/wc-counts 32
        • 在E-MapReduce 作业的作业内容输入框中填写如下命令。 
          --master yarn-client --driver-memory 7G --executor-memory 5G --executor-cores 1 --num-executors 32 --class com.aliyun.emr.checklist.benchmark.SparkWordCount ossref://emr/checklist/jars/emr-checklist_2.10-0.1.0.jar oss://emr/checklist/data/wc oss://emr/checklist/data/wc-counts 32
          注意 jar包保存在OSS 中，引用这个jar包的方式是 ossref://emr/checklist/jars/emr-checklist_2.10-0.1.0.jar。您可以单击下方的 +插入OSS 路径， 文件前缀选择 OSSREF，从 文件路径中进行浏览和选择，系统会自动补齐OSS上Spark脚本的路径。
    • 创建Pyspark作业。

      E-MapReduce除了支持Scala或者Java类型作业外，还支持python类型Spark作业。以下是新建一个python脚本的Spark Kmeans作业。

      • 作业名称：Python-Kmeans。
      • 类型：Spark。
      • 应用参数。 
        --master yarn-client --driver-memory 7g --num-executors 10 --executor-memory 5g --executor-cores 1  ossref://emr/checklist/python/kmeans.py oss://emr/checklist/data/kddb 5 32
      • 支持Python脚本资源的引用，同样使用ossref协议。
      • Pyspark目前不支持在线安装Python工具包。
  9. 单击保存，作业配置即定义完成。

问题反馈

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