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kylin使用外部spark, kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode 如何配置

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10月19日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 210 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode是Apache Kylin在提交Spark作业时使用的配置项，它决定了作业的部署模式。这个参数有两个可选的值：client和cluster。

  • client 模式：在这种模式下，驱动程序运行在启动应用程序的机器上，也即Kylin所在的机器。此模式下，你可以直接看到应用程序的输出，并且，应用程序可以直接访问本地文件系统。

  • cluster 模式：在这种模式下，Spark将驱动程序放在集群的某个工作节点上。这种模式更适合生产环境，因为它能更好地利用集群资源并提供更高的容错性。

你可以根据你的需求和环境情况选择最合适的模式。例如，如果你希望Kylin作业在Spark集群中独立运行并充分利用集群资源，你可能会选择cluster模式。反之，如果你希望直接在Kylin机器上观察和调试作业输出，你可能会选择client模式。

要设置这个参数，可以在Kylin的配置文件kylin.properties中添加或修改如下行：

  1. kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster

替换cluster为client如果你希望使用client模式。然后保存文件并重新启动Kylin以使配置生效。

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20条评论
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韦建军
10月30日

简单明了，client模式用于调试，cluster模式适合生产环境。

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tuoxie： @韦建军

对于使用 kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode 的配置，提到的 client 和 cluster 模式确实很重要。为了更深入理解这两种模式的差别，可以考虑以下几点：

  • client 模式下，Spark 的所有代码在驱动程序上运行，这通常适合于开发和调试阶段，不会对远程集群的资源进行过多占用。然而，在数据量较大的情况下，驱动程序的性能可能会成为瓶颈。

  • 相较之下，cluster 模式将作业的驱动程序部署在集群节点上，相对更适合生产环境。由于驱动程序和执行程序均在集群内部运行，这能有效利用集群的资源，提高处理效率。

具体代码示例方面，如果需要配置 Spark 提交为 cluster 模式，可以在 Kylin 的相关配置文件中进行如下设置：

kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster

在实际工作中，通常需要根据集群的规模和任务的复杂性来选择合适的模式。如果还有进一步的疑问，推荐查阅 Apache Spark 官方文档，上面会有更详细的模式解释和使用场景分析。

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风中花
11月06日

选择合适的Spark deployMode至关重要，可以根据集群的生产需求进行调整，确保性能最大化。

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新月晨星： @风中花

在配置kylin与外部Spark的集成时，选择合适的Spark deployMode 确实可以对性能产生显著影响。对于大多数集群，client 模式和 cluster 模式的选择取决于作业的性质和集群的架构。

例如，当需要快速开发和调试时，可以使用 client 模式，这样Spark的驱动程序将运行在提交作业的机器上，便于调试和查看日志。代码示例如下：

# 提交Spark作业时使用client模式
spark-submit --master yarn --deploy-mode client your_spark_job.py

相对而言，对于生产环境下的复杂作业，使用 cluster 模式可能会更合适，这样可以确保Spark驱动程序在集群中运行，避免因本地资源限制而导致的性能瓶颈。如下所示：

# 提交Spark作业时使用cluster模式
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster your_spark_job.py

建议在实际部署之前，可以参考Apache Spark Documentation，了解不同 deployMode 的详细信息，从而做出最佳选择。 💡

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韦志皓
11月13日

通过在kylin.properties中配置kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster，能够有效利用集群资源，是生产环境推荐的做法。

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贪世间： @韦志皓

对于在 kylin.properties 中配置 kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster 的建议，确实是一个不错的方向。采用集群模式可以发挥出 Spark 的最大性能，尤其在处理大规模数据集时，无疑是更有效率的选择。不过，配置过程中还需注意其他相关参数的调整，以确保资源的最佳利用。

可以考虑以下额外的配置示例，来进一步优化性能：

kylin.engine.spark-conf.spark.executor.instances=5
kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory=4g
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.memory=2g

这些设置可以帮助合理分配 Executor 数量和内存，有助于在集群模式下提升整体任务性能。另外，查看 Apache Kylin 和 Spark 的官方文档，了解更多最佳实践和配置选项，也是很有帮助的。例如，可以参考 Apache Kylin Documentation 和 Apache Spark Configuration，以获得更深入的理解。

在实际应用中，根据实际场景调整这些配置，并进行监控和优化，能够显著提升工作效率。

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小幸福
11月18日

对于新手来说，可能不太理解两种模式的差异。建议讲解增加client和cluster模式的实际案例和具体区别。

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释迦侔尼： @小幸福

很高兴看到对 Spark 部署模式的关注。确实，理解 client 和 cluster 模式的区别对新手来说很重要。简单来说：

  • client 模式：驱动程序运行在提交作业的客户端机器上，这意味着驱动程序能够直接与用户的机器进行通信。在调试时非常方便，因为可以在本地观察执行过程。但对于大规模数据处理，可能导致网络瓶颈。

    示例代码：

    spark-submit --master spark://master:7077 --deploy-mode client --class your.main.Class your-app.jar

  • cluster 模式：在这种模式下，驱动程序在集群的工作节点上运行。这样可以降低提交端的资源占用，适合长期运行的作业。由于所有通信都发生在集群内部，因此处理大规模数据时更高效。

    示例代码：

    spark-submit --master spark://master:7077 --deploy-mode cluster --class your.main.Class your-app.jar

理解这两种模式后，可以根据实际需求来选择更合适的部署方式。如果想深入了解更多细节，可以参考 Apache Spark 的官方文档。

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斜阳西楼
11月20日

合理使用Spark的部署模式可以提升Kylin作业的执行效率，特别是在大数据处理方面，cluster模式的优势明显。

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形同陌路： @斜阳西楼

合理使用Spark的部署模式确实可以显著提升Kylin作业的执行效率，尤其是在处理大数据时。关于cluster模式，它不仅可以利用分布式计算资源，还能在资源管理器（如YARN）中提供更好的资源调度和管理。

在配置Kylin使用外部Spark时，可以通过设置kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode为cluster来启用此模式。示例配置如下：

kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster

此外，为了进一步优化性能，还可以设置其他Spark参数，比如executor.memory和num.executors，这依赖于具体的计算需求和集群资源情况。示例配置：

kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory=4g
kylin.engine.spark-conf.spark.num.executors=10

确保这些配置根据你的集群资源进行调整，以获得最佳性能。有关更多关于Spark配置的细节，可以参考 Apache Spark Documentation。

这样的调整和配置能够使得Kylin更高效地运用Spark进行数据处理，进而提升整体的数据分析能力。

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分界线"
11月29日

指南写得很好，特别是client模式适合调试，cluster模式适合生产的建议很实用。

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散落闲花： @分界线"

使用client模式进行调试确实能带来很多便利，特别是在处理一些小规模数据时，可以快速定位问题。不过，cluster模式在生产环境中提供了更好的资源管理和稳定性，值得深入了解。

在配置kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode时，可以根据需求选择合适的模式。例如，在使用client模式时，可以通过以下配置提交作业：

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class your.main.Class your-application.jar

而在cluster模式下，则可以这样配置：

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class your.main.Class your-application.jar

另外，关注Spark的调优建议也十分重要，比如通过设置合适的executor内存和核心数来优化性能。关于Spark的更多配置信息，可以参考Apache Spark官方文档，这会帮助更深入了解不同配置对性能的影响。

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七度凉
12月06日

更多关于Spark配置的详细说明可以参考Apache Spark官方文档。

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歪斜： @七度凉

在配置Kylin使用外部Spark时，确实需要关注kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode的设置，特别是在集群模式和客户端模式之间的选择。对于希望优化性能或资源利用的用户而言，不妨考虑结合Spark的配置参数。

例如，使用如下方式来调整运行参数：

export SPARK_HOME=/path/to/spark
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.executor.memory=4g \
--conf spark.executor.cores=2 \
--name "Kylin Spark Job" \
/path/to/kylin-job.jar

这样可以更好地控制Spark的资源分配，提升工作负载的处理效率。在调优过程中，可以结合Apache Spark的官方文档提供的建议，调整其他配置选项，比如spark.driver.memory和spark.yarn.maxAppAttempts，以适应具体的应用需求。

另外，确保Kylin的相关配置与Spark的一致性，尤其是连接外部数据源的相关设置，这样可以避免在运行时出现不必要的错误。综上所述，合理的配置是成功的关键，灵活运用可帮助达到最佳性能。

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附属品
12月07日

了解如何将Spark任务配置到Kylin是有效利用资源的关键。这篇对不同模式的解释很有价值。

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心安勿忘： @附属品

了解Spark任务在Kylin中的配置尤其重要，但对于如何选择与部署模式以及相应的配置项，具体的示例可能更为深入。比如，在配置kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode时，可以考虑以下两种常见模式：

  1. Client模式：适合开发和调试，Spark任务从本地提交到集群。在Kylin中，可以这样的配置：

    kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=client

  2. Cluster模式：适合生产环境，Spark任务在集群中的工作节点上运行，适合大规模数据处理。配置示例如下：

    kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster

另外，在选择合适的模式时，可以参考Apache Spark Documentation中的相关章节，以获取更多关于不同模式的细节和适用场景。

传输作业时，可以结合使用资源配置，例如：

kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory=2g
kylin.engine.spark-conf.spark.executor.instances=4

这样可以更有效地利用集群资源，确保任务的顺利进行。补充说明的方式能够帮助大家更好地理解如何在Kylin中有效配置Spark。

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情以漠然
12月12日

可以更多地讨论集群模式的配置和具体步骤，帮助新手更好地利用Kylin与Spark集成。

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今非昔比： @情以漠然

关于Kylin与Spark的集成，确实可以更深入地探讨集群模式的配置。对于 kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode 的设置，可以根据使用场景分为 client 和 cluster 两种模式。

在 client 模式下，Spark Driver会在提交Spark任务的节点上运行，这通常适用于小规模的数据处理或开发调试。可以通过以下方式进行配置：

kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=client

而在 cluster 模式下，Spark Driver会在集群内的一个节点上运行，这适合于生产环境中的大规模数据处理，配置方式如下：

kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster

同时，还需确保在Kylin和Spark集群的配置文件中相应地设置其他参数，如 spark.master 和 spark.executor.memory 等，以优化性能。

如果有初学者在此过程中遇到任何具体问题，可以参考Apache Kylin官方文档 和Apache Spark文档中的详细配置说明，其中会有更加明确的步骤和示例。

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安之若素
12月23日

在kylin.properties配置后记得重启服务，这一点提醒非常关键，很容易被忽视。

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诠释： @安之若素

在配置 kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode 时，确实需要在修改 kylin.properties 之后重启服务。这是一个常见的步骤，许多用户在配置时容易忽视这一点。

例如，可以按照如下方式配置（记得替换具体的值）：

kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster

在更改后，通过重启 Kylin 服务，可以使用下列命令：

sudo systemctl restart kylin

保持清醒的意识，任何配置的更改都可能影响系统的行为，因此在进行重要变化时，最好检查官方文档以确认配置的有效性。

参考 Kylin 官方文档了解更多详情：Kylin Configuration。

顺便提一句，保持良好的配置管理实践，通过版本控制管理配置文件的样本，可能会对后续的故障排查和维护带来便利。

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