如何通过 ssh 在 hadoop 中运行 spark scala 应用程序？

如何解决如何通过 ssh 在 hadoop 中运行 spark scala 应用程序？

我有 Scala 应用程序对象

object SparkApp extends App {
  Runner.run(new SparkConf().setAppName("test_scala"))
}

object Runner {
  def run(conf: SparkConf): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .config(conf)
      .getorCreate()
    import spark.implicits._

    val table1 = spark.table("table1")
    val table2 = spark.table("table2")
    val result = table1.join(table2,table1.col("id") === table2.col("id_2"))
    result.write.saveAsTable("test_scala")
  }
}

如何在hadoop中运行这个程序？我通过 ssh 连接到集群并尝试：

spark-submit --class com.my.org.project.SparkApp --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 500M --executor-memory 500M

但我有：错误：缺少应用程序资源。

哪里有问题？

解决方法

只有在我们测试逻辑时，代码才能使用 App 特征运行。查看以下重写的代码，您可以再次构建并运行它。

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkApp{

  def main(args:Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .config(conf)
      .getOrCreate()

    val table1 = spark.table("table1")
    val table2 = spark.table("table2")
    val result = table1.join(table2,table1.col("id") === table2.col("id_2"))
    result.write.saveAsTable("test_scala")
  }
}

更新的 Spark 提交：

spark-submit --class com.my.org.project.SparkApp --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 500M --executor-memory 500M spark_application.jar