spark 笔记(一) stand alone 和yarn-cluster的部分区别

    公司最近的spark集群由原来的standalone迁移到spark on yarn了，在迁移相关的程序时，发现调整还是有一些的，以下分别是两个版本提交的部分shell命令，从命令可以看出其区别，这个区别主要是spark on yarn的工作方式不太一样，造成提交的方式也不太一样。

    standalone方式的脚本为:

spark-submit --class com.bg.tools.WapJoinUA\
--driver-memory 80g \
--executor-memory 60g \
--total-executor-cores 256 \
${COMMON_PATH}/jars/${APP_JAR} \
${HDFS_UATAG_INPUT} ${HDFS_INSTANCE_INPUT} ${TAGS_FILTER_FILE} ${HDFS_OUTPUT} 100

    yarn-cluster方式的脚本为:

spark-submit --queue dc
--class bg.tools.Instance \
--master yarn-cluster \
--executor-memory 30g \
--driver-memory 10g \
--num-executors 200
--executor-cores 16 \
${COMMON_PATH}/jars/${APP_JAR} \
${HDFS_INSTANCE_INPUT} ${HDFS_OUTPUT}

    碰到的问题其中一个就是文件读写的方法不一致， standalone由于driver是固定的， 读取文件类似本地读取，但是yarn-cluster的driver是yarn进行分配的，需要把文件使用--files进行上传，而且在读取文件的时候，应该只能使用文件的名称而不是包含全部路径的文件名，不然会抛出文件找不到的异常，另外比较有用的是这个选项:--conf "spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1073741824"
一般hadoop默认的块是64M，这个可以调整split的大小，以免切分成太多小文件。