启动spark shell

spark集群安装教程:http://blog.csdn.net/zengmingen/article/details/72123717


启动spark shell.

在spark安装目录bin文件夹下

 ./spark-shell --master spark://nbdo1:7077 --executor-memory 2g --total-executor-cores 2




参数说明:

--master spark://nbdo1:7077 指定Master的地址

--executor-memory 2g 指定每个worker可用内存为2G

--total-executor-cores 2 指定整个集群使用的cpu核数为2

 

注意:

如果启动spark shell时没有指定master地址,但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序,其实是启动了sparklocal模式,该模式仅在本机启动一个进程,没有与集群建立联系。

不指定 --executor-memory使用每台worker内存总数-1GB的内存(如总的8gb,预留1gb给操作系统,使用7gb)。

不指定--total-executor-cores使用整个集群的cpu数。




scala> [hadoop@nbdo1 bin]$ ./spark-shell --master spark://nbdo1:7077
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
17/05/15 16:31:18 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
17/05/15 16:31:24 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
Spark context Web UI available at http://192.168.18.146:4040
Spark context available as 'sc' (master = spark://nbdo1:7077, app id = app-20170515163119-0001).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.1.1
      /_/
         
Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_73)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.


scala> 可以在这里直接运行scala代码



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