spark常用命令（spark 命令）_大数据

## Spark 常用命令### 简介Apache Spark 是一款开源的分布式集群计算框架，以其快速、通用和可扩展性著称。Spark 提供了一系列命令行工具，方便用户管理和操作 Spark 集群。本文将介绍一些常用的 Spark 命令。### 1. Spark-shellSpark-shell 是一个交互式 shell，用于运行 Spark 代码。它提供了一个 REPL (Read-Eval-Print Loop) 环境，允许用户输入代码片段并立即看到结果。

`exit` : 退出 Spark-shell### 2. Spark-submitSpark-submit 是一个用于提交 Spark 应用程序的命令。它允许用户将 Spark 应用程序部署到集群上运行。

`: 提交 Spark 应用程序

`--master`: 指定集群类型 (例如: local, yarn, mesos)

`--deploy-mode`: 指定部署模式 (例如: client, cluster)

`--class`: 指定应用程序入口类

`--driver-memory`: 设置驱动程序的内存大小

`--executor-memory`: 设置执行程序的内存大小### 3. Spark-classSpark-class 是一个用于运行 Spark 类的方法。它允许用户直接执行 Spark 类，而无需打包成 JAR 文件。

使用场景:

运行简单的 Spark 类

测试 Spark 类

常用命令:

`spark-class --master yarn --deploy-mode client

`: 运行 Spark 类

`--master`: 指定集群类型

`--deploy-mode`: 指定部署模式

`: 指定 Spark 类名

``: 传递给 Spark 类的方法参数### 4. Spark-sqlSpark-sql 是一个用于运行 SQL 查询的工具。它允许用户使用 SQL 语法来查询 Spark 数据集。

使用场景:

运行 SQL 查询

操作 Spark DataFrame

常用命令:

`spark-sql`: 启动 Spark-sql

`show databases`: 显示数据库列表

`use database`: 切换到指定数据库

`show tables`: 显示表列表

`select

from table`: 查询数据### 5. Spark-defaults.confSpark-defaults.conf 是 Spark 的默认配置文件，用于设置 Spark 的默认配置参数。

使用场景:

自定义 Spark 默认配置

优化 Spark 性能

常用配置项:

`spark.driver.memory`: 设置驱动程序的内存大小

`spark.executor.memory`: 设置执行程序的内存大小

`spark.executor.cores`: 设置每个执行程序的 CPU 核数

`spark.executor.instances`: 设置执行程序的数量### 6. Spark-env.shSpark-env.sh 是 Spark 的环境变量配置文件，用于设置 Spark 的环境变量。

使用场景:

配置 Spark 环境变量

指定 Spark 资源路径

常用配置项:

`SPARK_HOME`: 设置 Spark 安装路径

`HADOOP_HOME`: 设置 Hadoop 安装路径

`JAVA_HOME`: 设置 Java 安装路径### 7. 其他常用命令

`spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf "spark.driver.memory=4g" --class

`: 设置驱动程序内存大小

`spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf "spark.executor.memory=2g" --class

`: 设置执行程序内存大小

`spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf "spark.executor.cores=2" --class

`: 设置每个执行程序的 CPU 核数

`spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf "spark.executor.instances=4" --class

`: 设置执行程序数量### 总结Spark 命令行工具提供了灵活的管理和操作 Spark 集群的机制。掌握这些命令，可以更方便地使用 Spark 进行数据分析和计算。

Spark 常用命令

简介Apache Spark 是一款开源的分布式集群计算框架，以其快速、通用和可扩展性著称。Spark 提供了一系列命令行工具，方便用户管理和操作 Spark 集群。本文将介绍一些常用的 Spark 命令。

1. Spark-shellSpark-shell 是一个交互式 shell，用于运行 Spark 代码。它提供了一个 REPL (Read-Eval-Print Loop) 环境，允许用户输入代码片段并立即看到结果。**使用场景:*** 测试 Spark 代码 * 探索 Spark 数据集 * 学习 Spark API**常用命令:*** `spark-shell`: 启动 Spark-shell * `sc.textFile(path)`: 读取文本文件 * `df.show()` : 显示 DataFrame 的内容 * `exit` : 退出 Spark-shell

2. Spark-submitSpark-submit 是一个用于提交 Spark 应用程序的命令。它允许用户将 Spark 应用程序部署到集群上运行。**使用场景:*** 提交 Spark 应用程序 * 指定 Spark 应用程序的配置参数**常用命令:*** `spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class

`: 提交 Spark 应用程序 * `--master`: 指定集群类型 (例如: local, yarn, mesos) * `--deploy-mode`: 指定部署模式 (例如: client, cluster) * `--class`: 指定应用程序入口类 * `--driver-memory`: 设置驱动程序的内存大小 * `--executor-memory`: 设置执行程序的内存大小

3. Spark-classSpark-class 是一个用于运行 Spark 类的方法。它允许用户直接执行 Spark 类，而无需打包成 JAR 文件。**使用场景:*** 运行简单的 Spark 类 * 测试 Spark 类**常用命令:*** `spark-class --master yarn --deploy-mode client

`: 运行 Spark 类 * `--master`: 指定集群类型 * `--deploy-mode`: 指定部署模式 * `

`: 指定 Spark 类名 * ``: 传递给 Spark 类的方法参数

4. Spark-sqlSpark-sql 是一个用于运行 SQL 查询的工具。它允许用户使用 SQL 语法来查询 Spark 数据集。**使用场景:*** 运行 SQL 查询 * 操作 Spark DataFrame**常用命令:*** `spark-sql`: 启动 Spark-sql * `show databases`: 显示数据库列表 * `use database`: 切换到指定数据库 * `show tables`: 显示表列表 * `select * from table`: 查询数据

5. Spark-defaults.confSpark-defaults.conf 是 Spark 的默认配置文件，用于设置 Spark 的默认配置参数。**使用场景:*** 自定义 Spark 默认配置 * 优化 Spark 性能**常用配置项:*** `spark.driver.memory`: 设置驱动程序的内存大小 * `spark.executor.memory`: 设置执行程序的内存大小 * `spark.executor.cores`: 设置每个执行程序的 CPU 核数 * `spark.executor.instances`: 设置执行程序的数量

6. Spark-env.shSpark-env.sh 是 Spark 的环境变量配置文件，用于设置 Spark 的环境变量。**使用场景:*** 配置 Spark 环境变量 * 指定 Spark 资源路径**常用配置项:*** `SPARK_HOME`: 设置 Spark 安装路径 * `HADOOP_HOME`: 设置 Hadoop 安装路径 * `JAVA_HOME`: 设置 Java 安装路径

7. 其他常用命令* `spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf "spark.driver.memory=4g" --class

`: 设置驱动程序内存大小 * `spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf "spark.executor.memory=2g" --class

`: 设置执行程序内存大小 * `spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf "spark.executor.cores=2" --class

`: 设置每个执行程序的 CPU 核数 * `spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf "spark.executor.instances=4" --class

`: 设置执行程序数量

总结Spark 命令行工具提供了灵活的管理和操作 Spark 集群的机制。掌握这些命令，可以更方便地使用 Spark 进行数据分析和计算。