添加 Spark 步骤

使用控制台提交 Spark 步骤

1. 在 /emr 上打开亚马逊 EMR 控制台。https://console.aws.amazon.com

2. 在 Cluster List (集群列表) 中，选择您的集群的名称。

3. 滚动到 Steps (步骤) 部分并展开它，然后选择 Add step (添加步骤)。

4. 在 Add Step (添加步骤) 对话框中：

   • 对于 Step type (步骤类型)，选择 Spark application (Spark 应用程序)。

   • 对于 Name（名称），接受原定设置名称（Spark application）或键入一个新名称。

   • 对于 Deploy mode (部署模式)，选择 Client (客户端) 或 Cluster (集群) 模式。客户端模式在集群的主实例上启动驱动程序，而集群模式在集群上启动驱动程序。对于客户端模式，驱动程序的日志输出将显示在步骤日志中，而对于集群模式，驱动程序的日志输出将显示在第一个 YARN 容器的日志中。有关更多信息，请参阅 Apache Spark 文档中的集群模式概览。

   • 指定所需的 Spark-submit options。有关 spark-submit 选项的更多信息，请参阅使用 spark-submit 启动应用程序。

   • 对于 Application location (应用程序位置)，指定应用程序的本地或 S3 URI 路径。

   • 对于 Arguments (参数)，将该字段保留为空白。

   • 对于 Action on failure (出现故障时的操作)，接受默认选项 Continue (继续)。

5. 选择 添加。步骤会出现在控制台中，其状态为“Pending”。

6. 步骤的状态会随着步骤的运行从“Pending”变为“Running”，再变为“Completed”。要更新状态，请选择 Actions (操作) 列上方的 Refresh (刷新) 图标。

7. 如果您配置了日志记录，则这一步的结果将放在 Amazon EMR 控制台的 Cluster Details (集群详细信息) 页面上，位于您的步骤旁边的 Log Files (日志文件) 下方。在启动集群时，您可以选择在配置的日志存储桶中查找步骤信息。

要使用 Spark 将作品提交给 Spark Amazon CLI

在创建集群时提交步骤，或使用 aws emr add-steps 子命令在现有集群中提交步骤。

1. 使用 create-cluster，如以下示例所示。

   注意

   为了便于读取，包含 Linux 行继续符（\）。它们可以通过 Linux 命令删除或使用。对于 Windows，请将它们删除或替换为脱字号（^）。

   aws emr create-cluster --name "Add Spark Step Cluster" --release-label emr-7.6.0 --applications Name=Spark \
   --ec2-attributes KeyName=myKey --instance-type m5.xlarge --instance-count 3 \
   --steps Type=Spark,Name="Spark Program",ActionOnFailure=CONTINUE,Args=[--class,org.apache.spark.examples.SparkPi,/usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar,10] --use-default-roles

   作为替代方法，您可使用 command-runner.jar，如以下示例所示。

   aws emr create-cluster --name "Add Spark Step Cluster" --release-label emr-7.6.0 \
   --applications Name=Spark --ec2-attributes KeyName=myKey --instance-type m5.xlarge --instance-count 3 \
   --steps Type=CUSTOM_JAR,Name="Spark Program",Jar="command-runner.jar",ActionOnFailure=CONTINUE,Args=[spark-example,SparkPi,10] --use-default-roles

   注意

   为了便于读取，包含 Linux 行继续符（\）。它们可以通过 Linux 命令删除或使用。对于 Windows，请将它们删除或替换为脱字号（^）。

2. 或者，向正在运行的集群添加步骤。使用 add-steps。

   aws emr add-steps --cluster-id j-2AXXXXXXGAPLF --steps Type=Spark,Name="Spark Program",ActionOnFailure=CONTINUE,Args=[--class,org.apache.spark.examples.SparkPi,/usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar,10]

   作为替代方法，您可使用 command-runner.jar，如以下示例所示。

   aws emr add-steps --cluster-id j-2AXXXXXXGAPLF --steps Type=CUSTOM_JAR,Name="Spark Program",Jar="command-runner.jar",ActionOnFailure=CONTINUE,Args=[spark-example,SparkPi,10]

使用 SDK for Java 向 Spark 提交工作

1. 下面的示例显示如何通过 Java 添加步骤至带有 Spark 的集群：

   AWSCredentials credentials = new BasicAWSCredentials(accessKey, secretKey);
   AmazonElasticMapReduce emr = new AmazonElasticMapReduceClient(credentials);
    
   StepFactory stepFactory = new StepFactory();
   AmazonElasticMapReduceClient emr = new AmazonElasticMapReduceClient(credentials);
   AddJobFlowStepsRequest req = new AddJobFlowStepsRequest();
   req.withJobFlowId("j-1K48XXXXXXHCB");
   
   List<StepConfig> stepConfigs = new ArrayList<StepConfig>();
   		
   HadoopJarStepConfig sparkStepConf = new HadoopJarStepConfig()
   			.withJar("command-runner.jar")
   			.withArgs("spark-submit","--executor-memory","1g","--class","org.apache.spark.examples.SparkPi","/usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar","10");			
   		
   StepConfig sparkStep = new StepConfig()
   			.withName("Spark Step")
   			.withActionOnFailure("CONTINUE")
   			.withHadoopJarStep(sparkStepConf);
   
   stepConfigs.add(sparkStep);
   req.withSteps(stepConfigs);
   AddJobFlowStepsResult result = emr.addJobFlowSteps(req);

2. 您可以通过查看该步骤的日志来了解该步骤的结果。 Amazon Web Services Management Console 如果您启用了日志记录，则可以在中执行此操作，方法是选择 “步骤”，选择您的步骤，然后在 “日志文件” 中，选择stdout或stderr。要查看可用日志，请选择 View Logs (查看日志)。