通过spark-submit命令行工具提交Spark任务

步骤一：下载并安装EMR Serverless spark-submit工具

1. 单击emr-serverless-spark-tool-0.1.0-bin.zip，下载安装包。

2. 执行以下命令，解压并安装EMR Serverless spark-submit工具。

   unzip emr-serverless-spark-tool-0.1.0-bin.zip

步骤二：配置相关参数

1. 执行以下命令，修改connection.properties中的配置。

   vim emr-serverless-spark-tool-0.1.0/conf/connection.properties

2. 推荐按照如下内容对文件进行配置，参数格式为key=value，示例如下。

   accessKeyId=yourAccessKeyId
   accessKeySecret=yourAccessKeySecret
   # securityToken=yourSecurityToken
   regionId=cn-hangzhou
   endpoint=emr-serverless-spark.cn-hangzhou.aliyuncs.com
   workspaceId=w-xxxxxxxxxxxx
   resourceQueueId=dev_queue
   # networkServiceId=xxxxxx
   releaseVersion=esr-2.1 (Spark 3.3.1, Scala 2.12, Java Runtime)

   涉及参数说明如下表所示。

   参数	是否必填	说明
   accessKeyId	是	执行Spark任务使用的阿里云账号或RAM用户的AccessKey ID。
   accessKeySecret	是	执行Spark任务使用的阿里云账号或RAM用户的AccessKey Secret。
   securityToken	否	Gateway的Token。 说明 仅当创建Gateway时，才需要填写此项。具体操作，请参见管理Gateway。
   regionId	是	地域ID。本文以杭州地域为例。
   endpoint	是	EMR Serverless Spark的Endpoint。填写格式为：emr-serverless-spark.<yourRegionId>.aliyuncs.com。 本文以杭州地域为例，参数值为emr-serverless-spark.cn-hangzhou.aliyuncs.com。
   workspaceId	是	EMR Serverless Spark工作空间ID。
   resourceQueueId	否	队列名称。默认值为dev_queue。
   networkServiceId	否	网络连接名称。 说明 仅当Spark任务需要访问VPC资源时，才需要填写此项。具体操作，请参见EMR Serverless Spark与其他VPC间网络互通。
   releaseVersion	否	EMR Serverless Spark版本号。默认值为esr-2.1 (Spark 3.3.1, Scala 2.12, Java Runtime)。

步骤三：提交Spark任务

1. 执行以下命令，进入EMR Serverless spark-submit工具目录。

   cd emr-serverless-spark-tool-0.1.0

2. 请按照以下格式提交任务。

   Java/Scala类型任务

   本文示例使用的spark-examples_2.12-3.3.1.jar，您可以单击spark-examples_2.12-3.3.1.jar，直接下载测试JAR包，然后上传JAR包至OSS。该JAR包是Spark自带的一个简单示例，用于计算圆周率π的值。

   ./bin/spark-submit  --name SparkPi \
   --queue dev_queue  \
   --num-executors 5 \
   --driver-memory 1g \
   --executor-cores 2 \
   --executor-memory 2g \
   --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    oss://<yourBucket>/path/to/spark-examples_2.12-3.3.1.jar \
   10000

   PySpark类型任务

   本文示例使用的DataFrame.py和employee.csv，您可以单击DataFrame.py和employee.csv，直接下载测试文件，然后上传JAR包至OSS。

   说明

   • DataFrame.py文件是一段使用Apache Spark框架进行OSS上数据处理的代码。

   • employee.csv文件中定义了一个包含员工姓名、部门和薪水的数据列表。

   ./bin/spark-submit --name PySpark \
   --queue dev_queue  \
   --num-executors 5 \
   --driver-memory 1g \
   --executor-cores 2 \
   --executor-memory 2g \
   --conf spark.tags.key=value \
   --files oss://<yourBucket>/path/to/employee.csv \
   oss://<yourBucket>/path/to/DataFrame.py \
   10000

   相关参数说明如下：

   • 兼容开源spark-submit工具的参数。

     参数名称	示例值	说明
     --class	org.apache.spark.examples.SparkPi	指定Spark任务的入口类名（Java或者Scala程序），Python程序无需此参数。
     --num-executors	10	Spark任务的Executor数量。
     --driver-cores	1	Spark任务的Driver核数。
     --driver-memory	4g	Spark任务的Driver内存。
     --executor-cores	1	Spark任务的Executor核数。
     --executor-memory	1024m	Spark任务的Executor内存。
     --files	oss://<yourBucket>/file1,oss://<yourBucket>/file2	Spark任务需要引用的资源文件，仅支持OSS资源，多个文件使用逗号（,）分隔。
     --py-files	oss://<yourBucket>/file1.py,oss://<yourBucket>/file2.py	Spark任务需要引用的Python脚本，仅支持OSS资源，多个文件使用逗号（,）分隔。该参数仅对PySpark程序生效。
     --jars	oss://<yourBucket>/file1.jar,oss://<yourBucket>/file2.jar	Spark任务需要引用的JAR包资源，仅支持OSS资源，多个文件使用逗号（,）分隔。
     --archives	oss://<yourBucket>/archive.tar.gz#env,oss://<yourBucket>/archive2.zip	Spark任务需要引用的archive包资源，仅支持OSS资源，多个文件使用逗号（,）分隔。
     --queue	root_queue	Spark任务运行的队列名称，需与EMR Serverless Spark工作空间队列管理中的队列名称保持一致。
     --conf	spark.tags.key=value	Spark任务自定义参数。
     --status	jr-8598aa9f459d****	查看Spark任务状态。
     --kill	jr-8598aa9f459d****	终止Spark任务。

   • 非开源spark-submit工具的参数。

     参数名称	示例值	说明
     --detach	无需填充	使用此参数，spark-submit将在提交任务后立即退出，不再等待或查询任务状态。
     --detail	jr-8598aa9f459d****	查看Spark任务详情。

   • 不支持的开源spark-submit工具的参数如下：

     • --deploy-mode

     • --master

     • --proxy-user

     • --repositories

     • --keytab

     • --principal

     • --total-executor-cores

     • --driver-library-path

     • --driver-class-path

     • --supervise

     • --verbose

步骤四：查询Spark任务

cd emr-serverless-spark-tool-0.1.0
./bin/spark-submit --status <jr-8598aa9f459d****>

cd emr-serverless-spark-tool-0.1.0
./bin/spark-submit --detail <jr-8598aa9f459d****>

（可选）步骤五：终止Spark任务

cd emr-serverless-spark-tool-0.1.0
./bin/spark-submit --kill <jr-8598aa9f459d****>