使用Spark 時，通常會有兩種模式。
一、在交互式編程環境（REPL, a.k.a spark-shell）下實現一些代碼，測試一些功能點。
二、像MapReduce 那樣提前編寫好源代碼並編譯打包（僅限 Java 或 Scala，Python 不需要），然後將程序代碼通過spark-submit 命令提交到 YARN 集群完成計算。

spark-shell

啟動 spark-shell 通常需要指定 master、executor 內存、executor 數量等參數。由於 YARN 集群有審計機制，每個人提交的 spark application 需要指定 name 參數，同時確保 name 是以個人的 LDAP 用戶名為後綴。另外，如果你不確定 driver 是否有足夠的內存能容納一個 RDD 的計算結果，建議不要使用 RDD 的 collect 方法而使用其 take 方法，否則會使 driver 發生 OOM。

　　1.scala交互式編程環境

　　通過命令啟動sprak-shell

/opt/tige/spark2/bin/spark-shell --master yarn-client --queue root.default --driver-memory 4g --executor-memory 8g--conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=10 --name spark_test_{your username} 

啟動spark後系統自動創建sc和sqlContext(HiveContext實例)，可以使用它們來創建RDD或者DataFarme

　　2.使用Python交互式編程環境

　　通過命令pyspark

/opt/tiger/spark_deploy/spark2/bin/ipyspark --master yarn-client --queue root.default --driver-memory 4g --executor-memory 8g --num-executors 8 --name spark_test_${your LDAP user name}

spark-submit

首先我們需要使用 Spark 的 API 實現一個擁有入口（main）的程序，然後通過 spark-submit 提交到 YARN 集群。

1. Scala 版本的 WordCount

   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
     
   object WordCount extends App {
       val sparkConf = new SparkConf()
       sparkConf.setAppName("spark_test_${your LDAP user name}")
       sparkConf.setMaster("yarn-client")
       sparkConf.set("spark.driver.memory", "4g")
       sparkConf.set("spark.executor.memory", "8g")
       sparkConf.set("spark.dynamicAllocation.initialExecutors", "3")
       sparkConf.set("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "10")
       val sc = new SparkContext(sparkConf)
       val words = sc.textFile("/path/to/text/file")
       val wordCount = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _).collect()
       wordCount.foreach(println)
   }

   完成代碼編寫與編譯打包之後就可以通過 spark-submit 來提交應用了，命令如下：

   /opt/tiger/spark_deploy/spark2/bin/spark-submit --master yarn-client --class WordCount your_spark_test.jar

2. python版本的WordCount

   from pyspark import SparkContext, SparkConf
   from operator import add
     
   if __name__ == ‘__main__‘:
       conf = SparkConf()
       conf.setMaster(‘yarn-client‘)
       conf.setAppName(‘spark_test_${your LDAP user name}‘)
       conf.set("spark.driver.memory", "4g")
       conf.set("spark.executor.memory", "8g")
       conf.set("spark.dynamicAllocation.initialExecutors", "3")
       conf.set("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "10")
       sc = SparkContext(conf=conf)
     
       words = sc.textFile("/path/to/text/file")
       wordCount = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(add).collect()
       for key, value in wordCount:
           print key, value

   假設上面這段 Python 代碼的文件名為 your_spark_test.py，那麽提交這段代碼到 YARN 集群的命令如下：

   /opt/tiger/spark_deploy/spark2/bin/spark-submit --master yarn-client your_spark_test.py

Spark學習散點總結