idea连接sparkyarn

### 配置 IntelliJ IDEA 连接 Spark on YARN 要在 IntelliJ IDEA 中配置并连接到 Spark on YARN 集群，可以按照以下方式操作： #### 1. 创建 Maven 或 SBT 项目 在 IntelliJ IDEA 中创建一个新的 Maven 或 SBT 项目，并确保引入必要的依赖项。以下是 Maven `pom.xml` 文件的一个示例配置[^1]： ```xml <dependencies> <!-- Spark Core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> <!-- Spark SQL --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> <!-- Hadoop Client (如果需要) --> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>3.3.1</version> </dependency> </dependencies> ``` #### 2. 设置 SparkSession 和 Master URL 当编写 Spark 应用程序时，在初始化 `SparkSession` 或 `SparkContext` 时需指定 `--master yarn` 参数来表明应用程序将在 YARN 上运行。 下面是一个简单的 Java 示例代码用于设置 SparkSession 并提交至 YARN[^5]: ```java import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class WordCount { public static void main(String[] args) { String appName = "Word Count"; String masterUrl = "yarn"; // 使用 YARN 作为资源管理器 // 初始化 SparkSession SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName(appName) .master(masterUrl) .config("spark.submit.deployMode", "client") // 客户端模式 .getOrCreate(); try { System.out.println("Application started..."); // 执行一些逻辑... spark.read().textFile(args[0]).show(); // 假设输入文件路径通过命令行参数传递 } finally { spark.stop(); } } } ``` 注意：为了防止 DNS 解析问题，建议显式地将本地 IP 地址绑定给 Spark Driver 节点。可以通过如下方式进行配置: ```java .config("spark.driver.host", "<your-local-ip>") .config("spark.driver.bindAddress", "<your-local-ip>") ``` #### 3. 构建可执行 JAR 文件 构建包含所有依赖关系的 fat jar（uber-jar）。这通常通过 Maven 的 Shade 插件完成。编辑 `pom.xml` 添加插件定义[^2]: ```xml <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId> <version>3.2.4</version> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>shade</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> ``` 完成后运行以下命令生成 jar 文件: ```bash mvn clean package ``` #### 4. 提交作业到 YARN 使用 `spark-submit` 工具向 YARN 提交任务。假设已经生成了一个名为 `my-spark-app.jar` 的 jar 文件，则可以按以下格式调用[^4]: ```bash bin/spark-submit \ --class com.example.MainClass \ --master yarn \ --deploy-mode cluster/client \ /path/to/my-spark-app.jar input_path output_path ``` 其中： - `com.example.MainClass`: 主类名； - `/path/to/my-spark-app.jar`: 刚才打包好的 jar 文件位置； - `input_path`, `output_path`: 输入输出数据所在的 HDFS 路径； #### 5. 测试和调试 测试过程中可能会遇到权限不足或其他错误情况，请确认集群上的环境变量以及安全策略是否允许外部访问[^3]。 ---