PySpark 运行 Spark 作业：python vs spark.submit

在本文中，我们将介绍在 PySpark 中运行 Spark 作业时使用的两种不同的方法，即使用 Python 脚本和使用 spark.submit。

使用 Python 脚本

在 PySpark 中，我们可以使用 Python 脚本来运行 Spark 作业。这种方法非常方便，特别适用于小规模的数据处理任务。我们只需编写一个 Python 脚本，其中包含需要执行的 Spark 作业代码，并将其提交给 Spark 集群进行执行。

以下是一个使用 Python 脚本运行 Spark 作业的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark Job").getOrCreate()

# 读取输入数据
input_data = spark.read.csv("input.csv", header=True, inferSchema=True)

# 执行 Spark 作业
result = input_data.select("name", "age").filter("age > 18")

# 将结果保存到输出文件
result.write.csv("output.csv")

# 停止 SparkSession
spark.stop()

在上述示例中，首先我们创建了一个 SparkSession，并指定了应用程序的名称。然后，我们使用 spark.read.csv 方法读取输入数据，并使用 select 和 filter 方法执行 Spark 作业。最后，我们使用 write.csv 方法将结果保存到输出文件中。

要运行上述 Python 脚本，我们可以使用以下命令：

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster python_script.py

其中，python_script.py 是包含 Spark 作业代码的 Python 脚本文件。

使用 Python 脚本的优点是简单易用，适合于开发和调试。但是，对于大规模的数据处理任务，使用 spark-submit 命令可以更好地利用 Spark 集群的性能。

使用 spark.submit

spark-submit 是 Spark 提供的一个命令行工具，用于向 Spark 集群提交作业。通过使用 spark-submit，我们可以将 Spark 作业的控制权交给 Spark 集群，并在集群上异步执行作业。

以下是使用 spark-submit 提交 Spark 作业的示例：

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster \
--name "Spark Job" \
--class com.example.SparkJob \
--conf spark.executor.memory=4g \
--conf spark.driver.memory=2g \
spark_job.jar

在上述示例中，我们使用 spark-submit 命令提交了一个 Spark 作业。通过 --master yarn 参数指定了 Spark 集群的 URL，--deploy-mode cluster 参数指定作业以集群模式运行。--name 参数用于设置作业的名称，--class 参数用于指定作业的入口类。--conf 参数用于设置作业的配置信息，例如设置 Spark Executor 的内存大小和 Spark Driver 的内存大小。最后，spark_job.jar 是包含作业代码的 Java 归档文件。

使用 spark-submit 的优点是可以更好地管理 Spark 作业的资源，并发挥 Spark 集群的性能优势。此外，使用 Java 或 Scala 编写 Spark 作业可以更充分地利用 Spark 的优化性能。

总结

本文介绍了在 PySpark 中运行 Spark 作业时使用的两种主要方法，即使用 Python 脚本和使用 spark-submit。使用 Python 脚本适用于小规模的数据处理任务，简单易用。而使用 spark-submit 可以更好地管理 Spark 作业的资源和并发性，适用于大规模的数据处理任务。具体哪种方法更适合取决于任务的规模和性能需求。在实际使用中，可以根据具体情况选择合适的方法来运行 Spark 作业。