Spark on MaxCompute的运行方式有哪些_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

Spark on MaxCompute支持三种运行方式：Local模式、Cluster模式和DataWorks执行模式。

Local模式

Spark on MaxCompute支持用户以原生Spark Local模式进行作业调试。

与Yarn Cluster模式类似，您首先需要做以下准备工作：

准备MaxCompute项目以及对应的AccessKey ID、AccessKey Secret。
下载Spark on MaxCompute客户端。
准备环境变量。
配置spark-defaults.conf。
下载工程模板并编译。

上述操作更多信息，请参见搭建Linux开发环境。

通过Spark on MaxCompute客户端以Spark-Submit方式提交作业，代码示例如下：

## Java/Scala
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit --master local[4] --class com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi \
/path/to/odps-spark-examples/spark-examples/target/spark-examples-2.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar
## PySpark
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit --master local[4] \
/path/to/odps-spark-examples/spark-examples/src/main/python/odps_table_rw.py

注意事项

Local模式读写MaxCompute表速度慢，是因为Local模式是通过Tunnel来读写的，读写速度相比于Yarn Cluster模式慢。
Local模式是在本地执行的，部分用户会经常遇到Local模式下可以访问VPC，但是在Yarn Cluster模式下无法访问VPC。
Local模式是处于用户本机环境，网络没有隔离。而Yarn Cluster模式是处于MaxCompute的网络隔离环境中，必须要配置VPC访问相关参数。
Local模式下访问VPC的Endpoint通常是外网Endpoint，而Yarn Cluster模式下访问VPC的Endpoint通常是VPC网络Endpoint。更多Endpoint信息，请参见Endpoint。
IDEA Local模式下需要将相关配置写入代码中，而在Yarn Cluster模式运行时一定要将这些配置从代码中删除。

IDEA Local模式执行

Spark on MaxCompute支持用户在IDEA中以Local[N]的模式直接运行代码，而不需要通过Spark on MaxCompute客户端提交，您需要注意以下两点：

在IDEA中运行Local模式时，不能直接引用spark-defaults.conf的配置，需要手动指定相关配置，即在main下创建resource>odps.conf目录，并在odps.conf中指定相关配置。配置示例如下：
说明
Spark 2.4.5及以上版本需要在odps.conf中指定配置项。
```
dops.access.id=""
odps.access.key=""
odps.end.point=""
odps.project.name=""
```
务必注意需要在IDEA中手动添加Spark on MaxCompute客户端的相关依赖（jars目录），否则会出现如下报错：
```
 the value of spark.sql.catalogimplementation should be one of hive in-memory but was odps
```
您可以按照如下流程配置依赖：
1. 在IDEA的顶部菜单栏，选择File > Project Structure。
2. 在Project Structure的Modules页面，选择目标Spark Module。单击右侧Dependencies后，在左下角单击图标，选择JARS or directories...。
3. 在打开的jars目录下，选择Spark on MaxCompute版本及jars，单击Open。
4. 单击OK。
5. 通过IDEA提交作业。

Cluster模式

在Cluster模式中，您需要指定自定义程序入口main。main结束（Success or Fail）时，对应的Spark作业就会结束。使用场景适合于离线作业，可与阿里云DataWorks产品结合进行作业调度，命令行提交方式如下。

# /path/to/MaxCompute-Spark为编译后的Application JAR包路径。
cd $SPARK_HOME
bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.SparkPi \
/path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x/target/spark-examples_2.11-1.0.0-SNAPSHOT-shaded.jar

DataWorks执行模式

您可以在DataWorks中运行Spark on MaxCompute离线作业（Cluster模式），以方便与其它类型执行节点集成和调度。

操作步骤如下：

您需要在DataWorks的业务流程中上传并提交（单击提交按钮）资源。
上传成功如下图所示。
在创建的业务流程中，从数据开发组件中选择ODPS Spark节点。

双击工作流中的Spark节点，对Spark作业进行任务定义。ODPS Spark节点支持三种spark版本和两种语言。选择不同的语言，会显示相应不同的配置。您可以根据界面提示进行配置，参数详情请参见开发ODPS Spark任务。其中：

选择主jar资源：指定任务所使用的资源文件。此处的资源文件需要您提前上传至DataWorks上。

配置项：指定提交作业时的配置项。

其中spark.hadoop.odps.access.id、spark.hadoop.odps.access.key和spark.hadoop.odps.end.point无需配置，默认为MaxCompute项目的值（有特殊原因可显式配置，将覆盖默认值）。

除此之外，spark-defaults.conf中的配置需要逐条加到ODPS Spark节点配置项中，例如Executor的数量、内存大小和spark.hadoop.odps.runtime.end.point的配置。

ODPS Spark节点的资源文件和配置项对应于spark-submit命令的参数和选项，如下表。此外，您也不需要上传spark-defaults.conf文件，而是将spark-defaults.conf文件中的配置都逐条加到ODPS Spark节点配置项中。

ODPS SPARK节点	spark-submit
主Java、Python资源	`app jar or python file`
配置项	`--conf PROP=VALUE`
Main Class	`--class CLASS_NAME`
参数	`[app arguments]`
选择JAR资源	`--jars JARS`
选择Python资源	`--py-files PY_FILES`
选择File资源	`--files FILES`
选择Archives资源	`--archives ARCHIVES`

手动执行Spark节点，可以查看该任务的执行日志，从打印出来的日志中可以获取该任务的Logview和Jobview的URL，便于进一步查看与诊断。
Spark作业定义完成后，即可在业务流程中对不同类型服务进行编排、统一调度执行。