应该如何在if语句中结束Spark作业？
在Spark中，可以使用SparkContext对象的cancelJobGroup方法来结束作业。cancelJobGroup方法接受一个作业组ID作为参数，可以用来标识要结束的作业。
具体步骤如下：
- 在代码中，使用
SparkContext对象的setJobGroup方法来设置作业组ID。例如：sc.setJobGroup("jobGroup1", "some description")。 - 在if语句中，使用
SparkContext对象的cancelJobGroup方法来结束作业。例如：sc.cancelJobGroup("jobGroup1")。
这样，当if语句条件满足时，Spark作业将会被结束。
Spark作业结束后，可以根据具体需求进行相应的处理，例如输出日志、保存结果等。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统，适用于各种应用场景。详情请参考：腾讯云云服务器
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理服务，支持Spark等分布式计算框架。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce
- 腾讯云云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供稳定可靠的云数据库服务，适用于各种规模的应用。详情请参考：腾讯云云数据库MySQL版
- 腾讯云云函数（SCF）：提供事件驱动的无服务器计算服务，支持多种编程语言，适用于快速构建和部署应用。详情请参考：腾讯云云函数
相关·内容
在条件语句中结束spark作业的推荐方式是什么？
我正在对我的数据进行验证，如果为false，我希望优雅地结束spark作业。sparkContext.stop()难道不是优雅地结束spark作业的正确方式吗？
浏览 56提问于2017-12-09得票数 0
我在yarn上使用spark 1.0并使用Java API。JavaSparkContext( "MyJavaWordCount", System.getenv("SPARK_EXAMPLES_JAR"));
JavaRDD<String> lines
浏览 1提问于2014-06-28得票数 14
2回答
我想知道一些参数，以加快我的纱线集群上的火花作业。- spark.yarn.am.cores = 2- spark.executor.cores = 8- yarn.nodemanager.resource.memory-mb
浏览 0提问于2015-11-09得票数 0
SparkContext
conf = sc.getConf()
在启用红移连接的情况下创建作业当执行作业时，我得到：似乎都提到、指出并暗示了pyspark的可用性，但是为什么我的环境抱怨它没有pyspark呢？
浏览 56提问于2019-07-17得票数 0
回答已采纳
2回答
如何在失败时以编程方式重新启动作业？如果由于缺乏资源而导致作业失败，这可能是有用的。比我能一个一个地启动所有需要额外资源的工作。
spark</
浏览 3提问于2017-03-17得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在一台32 GB内存的机器上运行一个带有Spark的单节点应用程序。在我运行应用程序时，有超过12‘m的内存可用。但是从spark和日志中，我看到它使用了3.8GB的RAM (随着作业的运行而逐渐减少)。export SPARK_MEM=6g日志
2015-11-19 13:05:41,701org.apache.<e
浏览 6提问于2015-11-19得票数 3
2回答
我使用Java应用程序和Spark Launcher (使用startApplication()而不是launch()启动作业)，以编程方式将作业提交给spark-cluster (使用YARN)。我不想更改全局spark-log-config，我想要一个动态的解决方案，我可以在每次执行时通过更改java-app中的变量来控制它。在之后，使用CHILD_PROCESS_LOGGER_NAME选项应该可以做到这一点。我还尝试了其他方法，如setConf(...)或者添加a
浏览 6提问于2017-08-20得票数 1
我有一个外部配置单元表，指向通过s3上的Spark作业编写的地块文件，它有日期、时间戳字段，当我通过配置单元查询时，我得到了正确的日期event_date
浏览 3提问于2017-08-16得票数 0
1回答
从企业应用程序( Java或Scala)中按需启动星火作业的推荐方法是什么？有一个处理步骤，目前需要几分钟才能完成。我想使用星火集群将处理减少到15秒以下：
问题2：将处理结果传输回调用方代码的推荐方法是什么？问题3：如何将作业完
浏览 4提问于2016-08-06得票数 2
回答已采纳
我正在使用Spark 2.0，有时我的工作会因为输入问题而失败。例如，我正在根据日期从S3文件夹读取CSV文件，如果没有当前日期的数据，我的作业就没有什么要处理的，所以它抛出一个异常，如下所示。:40) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysisat org.apache.<e
浏览 146提问于2016-09-03得票数 8
回答已采纳
我有下面的DAG
完成第一个操作(步骤4)所需的总时间为10分钟。但事实上，10分钟所用的时间也是一样的！
从磁盘加载100
浏览 4提问于2017-03-09得票数 0
回答已采纳
Spark提供了一个函数broadcast来指示数据集足够小并且应该被广播。(100).as("a")val df = a.join(broadcast(b)).where($"a.id" === $"b.id")spark.range(100).createOrReplaceTempView("a")
浏览 1提问于2018-02-27得票数 1
回答已采纳
我通过AWS lambda函数向Livy提交了一个火花作业。该作业运行到驱动程序的末尾，但随后不会关闭。如果将spark.stop()或sc.stop()添加到驱动程序的末尾，火花作业将在纱线资源管理器上完成，Livy将报告成功。但是，在主节点上仍然有一个livy进程，它占用大约1.5Gb的内存。如果提交了许多作业，这将最终使用并保存所有主节点内存。
直接在
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
我有一个简单的spark代码，其中我使用SparkContext.textFile()读取文件，然后对该数据进行一些操作，我使用spark-jobserver获取输出。在代码中，我在缓存数据，但是在作业结束后，我再次执行该spark-job，然后它就不再获取缓存中已经存在的相同文件。所以，每次加载文件都会花费更多的时间。sc.textFile("path/to/file.txt").cache()println(lin
浏览 6提问于2015-07-27得票数 2
据我所知，到目前为止，在spark中，每当对数据集/数据帧调用操作时，都会提交一个作业。这项工作可以进一步划分为阶段和任务，我知道如何找出阶段和任务的数量。下面是我的小代码
df.sh
浏览 5提问于2018-10-24得票数 4
我想使用额外的参数运行sparkR.session()，以便仅将总资源的一定百分比分配给我的作业： appname = "SparkR",
sparkHome = Sys.getenv("SPARK
浏览 15提问于2017-06-28得票数 1
1回答
功能:当任何文件上传到s3时，都会触发一个lambda，这会触发一个spark作业。
我应该在哪里读取文件，在AWS Lambda中还是通过Apache Spark？哪一个将是有益的？如何在spark中读取压缩文件？
浏览 2提问于2019-06-08得票数 1
从中选择数据并进行数据标准化(有些标准化使布尔字段统一，如有值0或1，将所有数据格式列转换成一个非格式的标准，如dd/mm/yyyy :mi:ss，对某些列数据的裁剪空间等)。此外，作业应该足够灵活，以便将来如果在dynamoDB表中添加了新规则，则应该通过胶水作业来获取数据并将其应用于数据获取过程(如果添加了新规则，我们不希望更改作业的代码)。规则必须在DynamoDB中，以便其他进程可以动态地使用/操作它们，并且Glue应该总是检索<e
浏览 0提问于2020-09-07得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
