spark学习5：spark-shell

た入场券 2023-01-22 09:49 27阅读 0赞

# 1.spark提供了交互式接口 spark-shell #

spark-shell 实现了用户可以逐行输入代码，进行操作的功能。  即可以不像Java一样，编写完所有代码，然后编译才能运行

spark-shell 支持 Scala交互环境 和 python交互环境

在学习测试中可以使用spark-shell 进行API学习

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# 2.进入Scala交互环境 #

在spark安装目录的根目录下，有个bin目录中有个 spark-shell

在bin 目录中执行  ./spark-shell    回车键

即可进入 spark-shell 环境

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h6cDY2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

可以进行操作

![20210519173155957.png][]

# 2.1 添加参数 --master   #

指定Driver 生成在哪个节点

## 在本机生成Driver ，spark指挥所，创建sparkContext指挥官 ##

在 spark安装根目录中 执行，

![20210519101255892.png][]

eg:根目录下执行

./bin/spark-shell --master local

标识用一个worker 线程运行spark， 即单线程

也可以指定线程数

./bin/spark-shell --master local\[2\]

标识用两个线程执行

./bin/spark-shell --master local\[\*\]

用 \* 表示用当前物理机最大 线程数， 比如 说当前机器 物理CPU是 2个，然后每个物理CPU是2个核，  那就是4个逻辑核，所以 【\*】 最大线程是4

，所以说 如果当前物理机 最大逻辑核是 4， 如果 参数写个【8】 也是没有用的，8个线程中只有4个线程执行，然后另外4个线程等待

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退出   :quit

即可退出

ps: 在根目录中执行 ./bin/spark-shell，  什么参数都不加，默认执行的是 ./bin/spark-shell --master local\[\*\]

## 在集群中生成spark指挥所，生成sparkContext ##

一般有3中 集群模式 standalone 、yarn 、 mesos ，分别对应不同的集群管理模式

其中standalone 是spark 自带的集群资源管理，效果不是特别好。

yarn是 hadoop的集群资源管理，当spark 与 hadoop 集成场景，多使用该模式。

mesos是 单独一个专门做 集群资源管理的，与spark兼容性 比较好。

### 1） spark-shell的 独立集群模式，即standalone 模式 ###

在spark根目录中执行

spark-shell --master spark://master:7077

或者  spark-shell --master spark://192.168.43.100:7077

即启用standalone 模式

### 2） yarn 集群模式的 spark-shell ###

yarn 有两种模式：yarn-client 和 yarn-cluster

首先要启动 hadoop 和yarn

第一种：yarn-client 模式

在spark 根目录上

./bin/spark-shell --master yarn

或者

./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client

这两个命令是一样的都是进入yarn-client 模式

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相当于把 Driver节点 （指挥所） 建在了 客户端上，在客户端中生成 sparkContext（指挥官），

所以该模式下 客户端在提交程序后，是不能关闭的，应为指挥所在客户端中

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h6cDY2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

可以再yarn上看到

master:8088

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h6cDY2Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

第二种：yarn-cluster

在spark 根目录上

./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode cluster

该模式下 客户端提交的程序会被 提交到 集群中，在集群中找一个节点作为 Driver端，生成指挥所和指挥官sparkContext

该模式下 客户端提交完代码后，可以关闭

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### 3）mesos集群模式的spark-shell ###

在spark 根目录上

./bin/spark-shell --master mesos://\*\*\*.\*\*.\*.\*:端口号

# 2.2 添加 --jar 参数 #

\--jar 参数指定一些需要用到的jar包

![20210519172228159.png][]

# 2.3添加 --executor-memory 参数 #

指定程序占用内存大小

\--executor-memory 1G

# 2.4 添加 --total-executor-cores 参数 #

指定程序开启几个逻辑核

--total-executor-cores 2

# \# 保存计算结果 #

[https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/117122559][https_blog.csdn.net_hzp666_article_details_117122559]

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