一.环境说明和使用软件的版本说明:
hadoop-version:hadoop-2.9.0.tar.gz
spark-version:spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
java-version:jdk1.8.0_151
集群环境：单机伪分布式环境。
二.适用背景
在学习Spark过程中，资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种（我所知道的）：第一种是通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交，官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的，提交命令示例如下：
./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 2g --executor-memory 2g --executor-cores 3 ../spark-demo.jar
参数含义就不解释了，请参考官网资料。
第二种提交方式是已JAVA API编程的方式提交，这种方式不需要使用命令行，直接可以在IDEA中点击Run 运行包含Job的Main类就行，Spark 提供了以SparkLanuncher 作为唯一入口的API来实现。这种方式很方便（试想如果某个任务需要重复执行，但是又不会写linux 脚本怎么搞？我想到的是以JAV API的方式提交Job, 还可以和Spring整合，让应用在tomcat中运行），官网的示例：http://spark.apache.org/docs/latest/api/java/index.html?org/apache/spark/launcher/package-summary.html
三.文章的目地
官网已有demo和API的情况下写这篇文章的目地：官网给出的demo 放在本机跑不了。出现的现象是程序结束了，什么输出都没有或者输出JAVA_HOME is not set,虽然我调用方法设置了，然而没啥用，因此把我搜索和加上在自己思考后能够运行的demo记录下来。
四.相关demo
根据官网的示例这里有两种方式：
第一种是调用SparkLanuncher实例的startApplication方法，但是这种方式在所有配置都正确的情况下使用运行都会失败的，原因是startApplication方法会调用LauncherServer启动一个进程与集群交互，这个操作貌似是异步的，所以可能结果是main主线程结束了这个进程都没有起起来，导致运行失败。解决办法是调用new SparkLanuncher().startApplication后需要让主线程休眠一定的时间后者是使用下面的例子：
package com.learn.spark;
import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle;
import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class LanuncherAppV {
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
HashMap env = new HashMap();
//这两个属性必须设置
env.put("HADOOP_CONF_DIR", "/usr/local/hadoop/etc/overriterHaoopConf");
env.put("JAVA_HOME", "/usr/local/java/jdk1.8.0_151");
//可以不设置
//env.put("YARN_CONF_DIR","");
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
//这里调用setJavaHome()方法后，JAVA_HOME is not set 错误依然存在
SparkAppHandle handle = new SparkLauncher(env)
.setSparkHome("/usr/local/spark")
.setAppResource("/usr/local/spark/spark-demo.jar")
.setMainClass("com.learn.spark.SimpleApp")
.setMaster("yarn")
.setDeployMode("cluster")
.setConf("spark.app.id", "11222")
.setConf("spark.driver.memory", "2g")
.setConf("spark.executor.memory", "1g")
.setConf("spark.executor.instances", "32")
.setConf("spark.executor.cores", "3")
.setConf("spark.default.parallelism", "10")
.setConf("spark.driver.allowMultipleContexts", "true")
.setVerbose(true).startApplication(new SparkAppHandle.Listener() {
//这里监听任务状态，当任务结束时（不管是什么原因结束）,isFinal（）方法会返回true,否则返回false
@Override
public void stateChanged(SparkAppHandle sparkAppHandle) {
if (sparkAppHandle.getState().isFinal()) {
countDownLatch.countDown();
}
System.out.println("state:" + sparkAppHandle.getState().toString());
}
@Override
public void infoChanged(SparkAppHandle sparkAppHandle) {
System.out.println("Info:" + sparkAppHandle.getState().toString());
}
});
System.out.println("The task is executing, please wait ....");
//线程等待任务结束
countDownLatch.await();
System.out.println("The task is finished!");
}
}
注意：如果部署模式是cluster,但是代码中有标准输出的话将看不到，需要把结果写到HDFS中，如果是client模式则可以看到输出。
第二种方式是：通过SparkLanuncher.lanunch()方法获取一个进程，然后调用进程的process.waitFor()方法等待线程返回结果，但是使用这种方式需要自己管理运行过程中的输出信息，比较麻烦，好处是一切都在掌握之中，即获取的输出信息和通过命令提交的方式一样，很详细，实现如下：
package com.learn.spark;
import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle;
import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
public class LauncherApp {
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
HashMap env = new HashMap();
//这两个属性必须设置
env.put("HADOOP_CONF_DIR","/usr/local/hadoop/etc/overriterHaoopConf");
env.put("JAVA_HOME","/usr/local/java/jdk1.8.0_151");
//env.put("YARN_CONF_DIR","");
SparkLauncher handle = new SparkLauncher(env)
.setSparkHome("/usr/local/spark")
.setAppResource("/usr/local/spark/spark-demo.jar")
.setMainClass("com.learn.spark.SimpleApp")
.setMaster("yarn")
.setDeployMode("cluster")
.setConf("spark.app.id", "11222")
.setConf("spark.driver.memory", "2g")
.setConf("spark.akka.frameSize", "200")
.setConf("spark.executor.memory", "1g")
.setConf("spark.executor.instances", "32")
.setConf("spark.executor.cores", "3")
.setConf("spark.default.parallelism", "10")
.setConf("spark.driver.allowMultipleContexts","true")
.setVerbose(true);
Process process =handle.launch();
InputStreamReaderRunnable inputStreamReaderRunnable = new InputStreamReaderRunnable(process.getInputStream(), "input");
Thread inputThread = new Thread(inputStreamReaderRunnable, "LogStreamReader input");
inputThread.start();
InputStreamReaderRunnable errorStreamReaderRunnable = new InputStreamReaderRunnable(process.getErrorStream(), "error");
Thread errorThread = new Thread(errorStreamReaderRunnable, "LogStreamReader error");
errorThread.start();
System.out.println("Waiting for finish...");
int exitCode = process.waitFor();
System.out.println("Finished! Exit code:" + exitCode);
}
}
使用的自定义InputStreamReaderRunnable类实现如下：
package com.learn.spark;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
public class InputStreamReaderRunnable implements Runnable {
private BufferedReader reader;
private String name;
public InputStreamReaderRunnable(InputStream is, String name) {
this.reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
this.name = name;
}
public void run() {
System.out.println("InputStream " + name + ":");
try {
String line = reader.readLine();
while (line != null) {
System.out.println(line);
line = reader.readLine();
}
reader.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
原文地址：https://www.cnblogs.com/itboys/p/10015968.html