Spark作业提交原理

Spark作业提交通常涉及以下步骤：

1. 构建作业：用Spark提供的API（如SparkContext）创建一个Spark作业。
2. 初始化SparkContext：SparkContext是Spark应用程序的入口，负责与Cluster Manager（如YARN、Standalone、Mesos等）通信，管理作业执行的资源和任务调度。
3. 提交作业：SparkContext连接到Cluster Manager，并请求运行作业所需的资源。
4. 资源分配：Cluster Manager分配Executor资源，Executor是Spark运行时的基本计算单元，负责执行Spark任务。
5. 任务分配和执行：SparkContext将作业分成多个任务（Task），这些任务会被发送到相应的Executor执行。
6. 结果收集：执行完成后，任务的结果会被收集到Driver端进行处理。

以下是一个简单的PySpark作业提交的代码示例：

from pyspark import SparkContext
 
# 创建SparkContext
sc = SparkContext(master="yarn", appName="MySparkApp")
 
# 加载数据
data = sc.textFile("hdfs://path/to/input/data")
 
# 执行转换操作
counts = data.map(lambda s: s.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
 
# 执行行动操作，触发执行
counts.collect()
 
# 关闭SparkContext
sc.stop()

在这个例子中，我们创建了一个名为"MySparkApp"的PySpark作业，并指定使用YARN作为资源管理器。作业读取HDFS上的文本数据，对其进行词频统计，并将结果收集回Driver。最后，作业完成时，关闭SparkContext释放资源。