spark-submit 参数总结

spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。

1）./spark-shell --help ：不知道如何使用，可通过它查看命令帮助，[]中括号里面的表示可选的。

2）重要参数讲解：

--master master 的地址，提交任务到哪里执行，例如 spark://host:port, yarn, local

--name 这个是指定你的application name 应用名称。

--jars 这个是用comma逗号分隔的一系列包含driver和executor的环境变量的包。

--conf 这个是指定一些配置的参数。

--driver-* 这个是指定driver的memory、class-path等。

--executor-memory 这个是设置executor端的内存。

--executor-core 指定executor的core资源

--driver-core 指定driver的core资源

--queue 生产上肯定是以队列的方式来提交的

--num-executor 指定executor 执行者的个数

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原文：https://blog.csdn.net/qq_42064119/article/details/83038811

转自： https://www.cnblogs.com/weiweifeng/p/8073553.html

1. 例子

一个最简单的例子，部署 spark standalone 模式后，提交到本地执行。

./bin/spark-submit \
--master spark://localhost:7077 \
examples/src/main/python/pi.py

如果部署 hadoop，并且启动 yarn 后，spark 提交到 yarn 执行的例子如下。

注意，spark 必须编译成支持 yarn 模式，编译 spark 的命令为：

build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.x -Dhadoop.version=2.x.x -DskipTests clean package

其中, 2.x 为 hadoop 的版本号。编译完成后，可执行下面的命令，提交任务到 hadoop yarn 集群执行。

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master yarn \--deploy-mode cluster \--driver-memory 1g \--executor-memory 1g \--executor-cores 1 \--queue thequeue \examples/target/scala-2.11/jars/spark-examples*.jar 10

2. spark-submit 详细参数说明

参数名	参数说明
--master	master 的地址，提交任务到哪里执行，例如 spark://host:port, yarn, local
--deploy-mode	在本地 (client) 启动 driver 或在 cluster 上启动，默认是 client
--class	应用程序的主类，仅针对 java 或 scala 应用
--name	应用程序的名称
--jars	用逗号分隔的本地 jar 包，设置后，这些 jar 将包含在 driver 和 executor 的 classpath 下
--packages	包含在driver 和executor 的 classpath 中的 jar 的 maven 坐标
--exclude-packages	为了避免冲突而指定不包含的 package
--repositories	远程 repository
--conf PROP=VALUE	指定 spark 配置属性的值，例如 -conf spark.executor.extraJavaOptions="-XX:MaxPermSize=256m"
--properties-file	加载的配置文件，默认为 conf/spark-defaults.conf
--driver-memory	Driver内存，默认 1G
--driver-java-options	传给 driver 的额外的 Java 选项
--driver-library-path	传给 driver 的额外的库路径
--driver-class-path	传给 driver 的额外的类路径
--driver-cores	Driver 的核数，默认是1。在 yarn 或者 standalone 下使用
--executor-memory	每个 executor 的内存，默认是1G
--total-executor-cores	所有 executor 总共的核数。仅仅在 mesos 或者 standalone 下使用
--num-executors	启动的 executor 数量。默认为2。在 yarn 下使用
--executor-core	每个 executor 的核数。在yarn或者standalone下使用

来源：https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/10969226.html

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