在本地将spark作业运行到远程集群

在本地IDE里直接运行spark程序操作远程集群

一般运行spark作业的方式有两种：

• 本机调试，通过设置master为local模式运行spark作业，这种方式一般用于调试，不用连接远程集群。

• 集群运行。一般本机调试通过后会将作业打成jar包通过spark-submit提交运行。生产环境一般使用这种方式。

本文介绍第3种方式：

• 在本地将spark作业运行到远程集群中。这种方式比较少见，很多人认为不可行，包括我之前也是。经过试验发现是可行的，可以满足一些特定场景的需求。原理方面，可以参考这篇博客，
  http://blog.jasonding.top/2015/07/08/Spark/%E3%80%90Spark%E3%80%91Spark%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%9C%BA%E5%88%B6/，应该是将Driver运行在了本地，分布式计算则分发给各个节点。

操作方法

1.设置master

两种方式：

• 在程序中设置

SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("helloworld")
.setMaster("spark://192.168.130.15:7077");

• 在run configuration中设置

VM options中添加：
-Dspark.master="spark://192.168.130.15:7077"

2.设置HDFS

在程序中使用HDFS路径，会出现文件系统不匹配hdfs，可以将集群中的hadoop配置中的core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝到项目src/main/resources下

3.发送jar包

如果程序中使用了自定义的算子和依赖的jar包，需要将本项目jar包和依赖的jar包发送到集群中SPARK_HOME/jars目录下，可以用maven-assembly打成带依赖的jar包，spark的jars相当于mvn库。

注意集群中每个节点的jars目录下都要放自己的jar包。

可能遇到的问题

如果遇到了节点间通信问题，可能是jar包没有在所有节点放置好。

incompatible loaded等问题，是依赖的spark版本不匹配，修改dependency。

至此，就可以直接在IDE中运行了。