首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用docker将参数传递给spark-submit

使用Docker将参数传递给spark-submit的步骤如下:

  1. 创建Docker镜像:首先,需要创建一个Docker镜像,该镜像包含了Spark和相关依赖。可以使用Dockerfile来定义镜像的构建过程,例如:
代码语言:txt
复制
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。

  1. 构建Docker镜像:使用以下命令在Dockerfile所在目录中构建镜像:
代码语言:txt
复制
docker build -t my-spark-app .

这将会根据Dockerfile构建一个名为my-spark-app的镜像。

  1. 运行Docker容器:使用以下命令在Docker容器中运行Spark应用程序:
代码语言:txt
复制
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。

  1. 在Spark应用程序中获取参数:在Spark应用程序中,可以使用命令行参数解析库(如argparse)来获取传递的参数。以下是一个简单的Python示例:
代码语言:txt
复制
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。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【Spark on K8S】Spark里的k8s client

    目前在我们的应用下,会有这样的一种特殊的场景。比如说 Driver 创建在 A 集群,但是需要 Driver 将 Executor Pod 创建到 B 集群去。所以我们这里会有两个集群的 master url,分别是集群 A 和集群 B。那么创建任务的模式就是 spark-subtit 的 master url 指向集群 A,然后给 Driver 的 k8s client 设置其创建 Executor Pod 的 master url 指向 B,那么在现有 Spark 的参数下,能否直接通过 SparkConf 或者环境变量来实现这一点呢?我们看看源码。 对于这样的需求,我们首先需要去了解 Spark 是如何跟 k8s 集群打交道的。Spark on K8S 在 submit 的时候默认是直接在 K8S Master 节点提交,通过 --master 或者 SparkConf 中的 spark.master 来指定。

    02

    Jupyter在美团民宿的应用实践

    做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生,除了举办算法挑战赛以外,它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels,方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中,你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析,也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境,以及比赛的数据集,帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter,你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels,这里不再多做阐述。

    02
    领券