如何提交Spark作业_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)-阿里云帮助中心

EMR支持CRD、spark-submit和控制台终端三种方式提交作业。本文为您介绍如何通过这三种方式提交Spark作业。

前提条件

已在EMR on ACK控制台创建Spark集群，详情请参见创建集群。

注意事项

在本文的示例中，JAR包已经直接打包在了镜像中。如果您使用的是自己的JAR包，您可以将其上传到阿里云OSS。上传操作请参见简单上传。

此时，需要您修改命令中的local:///opt/spark/examples/spark-examples.jar为您OSS上存放JAR包的真实路径，路径格式为oss://<yourBucketName>/<path>.jar。

提交作业

方式一：使用CRD方式提交作业

通过kubectl连接Kubernetes集群，详情请参见获取集群KubeConfig并通过kubectl工具连接集群。

新建spark-pi.yaml文件，文件内容如下。

apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2"
kind: SparkApplication
metadata:
  name: spark-pi-simple
spec:
  type: Scala
  sparkVersion: 3.2.1
  mainClass: org.apache.spark.examples.SparkPi
  mainApplicationFile: "local:///opt/spark/examples/spark-examples.jar"
  arguments:
    - "1000"
  driver:
    cores: 1
    coreLimit: 1000m
    memory: 4g
  executor:
    cores: 1
    coreLimit: 1000m
    memory: 8g
    memoryOverhead: 1g
    instances: 1

本文示例中的参数描述，请参见spark-on-k8s-operator。

说明

文件名您可以自定义，本文以spark-pi.yaml为例介绍。
本文以Spark 3.2.1（EMR-5.6.0）版本为例，其他版本时请修改sparkVersion的配置。

执行如下命令，提交作业。
```
kubectl apply -f spark-pi.yaml --namespace <集群对应的namespace>
```
本文示例代码中的<集群对应的namespace>，需要替换为集群的命名空间，您可以登录E-MapReduce on ACK控制台，在集群详情页面查看。
返回如下信息。
```
sparkapplication.sparkoperator.k8s.io/spark-pi-simple created
```
说明
spark-pi-simple为本示例提交任务后的作业名。
可选：您可以在作业详情页面查看已创建的作业信息。

方式二：使用spark-submit方式提交作业

通过kubectl连接Kubernetes集群，详情请参见获取集群KubeConfig并通过kubectl工具连接集群。

执行以下命令，安装阿里云EMR提供的emr-spark-ack工具并授权。

wget https://ecm-repo-cn-hangzhou.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/emr-on-ack/util/emr-spark-ack
chmod 755 emr-spark-ack

使用emr-spark-ack工具提交作业。
提交作业的语法如下。
```
 ./emr-spark-ack -n <集群对应的namespace> <spark命令>
```
说明
语法中的<spark命令> 支持spark-submit、spark-sql、spark-shell和pyspark四种，语法和Spark本身完全一致。
- Cluster模式示例
  通过spark-submit提交spark-pi作业。
```
./emr-spark-ack -n <集群对应的namespace> spark-submit \
    --name spark-pi-submit \
    --deploy-mode cluster \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    local:///opt/spark/examples/spark-examples.jar \
    1000
```
- Client模式示例
  - spark-sql命令方式
```
# 本地准备sql文件
echo "select 1+1">test.sql
# 提交作业
./emr-spark-ack -n <集群对应的namespace> spark-sql -f test.sql
```
    在Spark 3及以上集群版本（EMR-5.X版本）中，emr-spark-ack工具支持本地依赖自动上传，提交命令里面的本地文件依赖，包括--jars，--files和-f等参数中传入的本地文件，会自动上传到EMR on ACK集群内，用于K8s环境的作业提交。
    代码示例及返回信息见下图。
  - spark-shell命令方式
```
./emr-spark-ack -n <集群对应的namespace> spark-shell
```
    代码示例及返回信息见下图。
可选：您可以在作业详情页面，查看已创建的作业信息。
可选：使用emr-spark-ack工具终止作业。
终止作业的语法如下。
```
 ./emr-spark-ack -n <集群对应的namespace> kill <Spark_app_id>
```
说明
语法中的<Spark_app_id>是emr-spark-ack工具在提交作业时生成的，您可以在输出日志中查看。

方式三：使用控制台终端方式提交作业

进入访问链接与端口页面。
1. 登录EMR on ACK。
2. 在EMR on ACK页面，单击目标集群的集群名。
3. 单击上方的访问链接与端口页签。
在访问链接与端口页面，单击SparkSubmitGateway UI对应的链接。
即可进入Shell终端。
在Shell终端中，可以通过以下两种方式运行Spark命令。
- spark-sql命令方式
```
spark-sql
```
  进入spark-sql后，您可以直接运行Spark命令进行交互式查询。
- spark-submit命令方式
```
spark-submit \
    --name spark-pi-submit \
    --deploy-mode cluster \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    local:///opt/spark/examples/spark-examples.jar \
    1000
```
可选：您可以在作业详情页面查看已创建的作业信息。