這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)如何分析spark-submit工具參數(shù),文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。
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執(zhí)行時需要傳入的參數(shù)說明
Usage: spark-submit [options] <app jar | python file> [app options]
參數(shù)名稱 | 含義 |
--master MASTER_URL | 可以是spark://host:port, mesos://host:port, yarn, yarn-cluster,yarn-client, local |
--deploy-mode DEPLOY_MODE | Driver程序運行的地方,client或者cluster |
--class CLASS_NAME | 主類名稱,含包名 |
--name NAME | Application名稱 |
--jars JARS | Driver依賴的第三方j(luò)ar包 |
--py-files PY_FILES | 用逗號隔開的放置在Python應(yīng)用程序PYTHONPATH上的.zip, .egg, .py文件列表 |
--files FILES | 用逗號隔開的要放置在每個executor工作目錄的文件列表 |
--properties-file FILE | 設(shè)置應(yīng)用程序?qū)傩缘奈募窂剑J(rèn)是conf/spark-defaults.conf |
--driver-memory MEM | Driver程序使用內(nèi)存大小 |
--driver-java-options | |
--driver-library-path | Driver程序的庫路徑 |
--driver-class-path | Driver程序的類路徑 |
--executor-memory MEM | executor內(nèi)存大小,默認(rèn)1G |
--driver-cores NUM | Driver程序的使用CPU個數(shù),僅限于Spark Alone模式 |
--supervise | 失敗后是否重啟Driver,僅限于Spark Alone模式 |
--total-executor-cores NUM | executor使用的總核數(shù),僅限于Spark Alone、Spark on Mesos模式 |
--executor-cores NUM | 每個executor使用的內(nèi)核數(shù),默認(rèn)為1,僅限于Spark on Yarn模式 |
--queue QUEUE_NAME | 提交應(yīng)用程序給哪個YARN的隊列,默認(rèn)是default隊列,僅限于Spark on Yarn模式 |
--num-executors NUM | 啟動的executor數(shù)量,默認(rèn)是2個,僅限于Spark on Yarn模式 |
--archives ARCHIVES | 僅限于Spark on Yarn模式 |
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文章名稱:如何分析spark-submit工具參數(shù)
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