Spark 编程的第一步是需要创建一个 SparkContext对象,用来告诉 Spark 如何访问集群。在创建 SparkContext
之前,你需要构建一个 SparkConf对象, SparkConf 对象包含了一些你应用程序的信息。
val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
new SparkContext(conf)
appName
参数是你程序的名字,它会显示在 cluster UI 上。master
是 Spark, Mesos 或 YARN 集群的 URL,或运行在本地模式时,使用专用字符串 “local”。在实践中,当应用程序运行在一个集群上时,你并不想要把 master
硬编码到你的程序中,你可以用 spark-submit 启动你的应用程序的时候传递它。然而,你可以在本地测试和单元测试中使用 “local” 运行 Spark 进程。
在 Spark shell 中,有一个专有的 SparkContext 已经为你创建好。在变量中叫做 sc
。你自己创建的 SparkContext 将无法工作。可以用 --master
参数来设置 SparkContext 要连接的集群,用 --jars
来设置需要添加到 classpath 中的 JAR 包,如果有多个 JAR 包使用逗号分割符连接它们。例如:在一个拥有 4 核的环境上运行 bin/spark-shell
,使用:
$ ./bin/spark-shell --master local[4]
或在 classpath 中添加 code.jar
,使用:
$ ./bin/spark-shell --master local[4] --jars code.jar
执行 spark-shell --help
获取完整的选项列表。在这之后,调用 spark-shell
会比 spark-submit 脚本更为普遍。