使用Docker将参数传递给spark-submit的步骤如下:
FROM openjdk:8-jre
# 安装Spark
RUN wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz && \
tar -xzf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz && \
mv spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 /spark
# 设置环境变量
ENV SPARK_HOME=/spark
ENV PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制应用程序代码到容器中
COPY app.py /app
# 设置启动命令
CMD ["spark-submit", "--master", "local[*]", "app.py"]
在上述Dockerfile中,首先选择了一个基础镜像(openjdk:8-jre),然后下载并安装了Spark,设置了环境变量和工作目录,最后复制了应用程序代码并设置了启动命令。
docker build -t my-spark-app .
这将会根据Dockerfile构建一个名为my-spark-app的镜像。
docker run -it my-spark-app arg1 arg2 arg3
在上述命令中,my-spark-app是之前构建的镜像名称,arg1、arg2、arg3是要传递给Spark应用程序的参数。
import argparse
# 创建参数解析器
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("arg1", help="参数1")
parser.add_argument("arg2", help="参数2")
parser.add_argument("arg3", help="参数3")
args = parser.parse_args()
# 打印参数值
print("参数1:", args.arg1)
print("参数2:", args.arg2)
print("参数3:", args.arg3)
# 在这里编写Spark应用程序的逻辑
在上述示例中,使用argparse库创建了一个参数解析器,并定义了三个参数(arg1、arg2、arg3)。然后使用parse_args()方法解析传递的参数,并在应用程序中使用这些参数。
通过以上步骤,你可以使用Docker将参数传递给spark-submit,并在Spark应用程序中获取这些参数进行处理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云