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

剩夏 已关注
10月25日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 199 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=client 是 Apache Kylin 配置文件中的一项参数，用于设置 Spark 任务提交时的部署模式。这个参数可以有两个值：client 和 cluster。

  • client 模式下，driver 程序运行在启动应用程序的机器上。这通常用于交互式的和调试的应用程序，因为你可以直接看到 driver 的输出。

  • cluster 模式下，Spark 集群会在 worker 节点上启动 driver 程序。这种模式对于生产环境来说更常见，因为它允许应用在后台进行，并且不依赖于启动应用的机器。

kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=client 表示 Kylin 使用 client 模式来提交 Spark 任务。如果你想改变这个设置，可以在 kylin.properties 文件中修改这个参数的值，并重启 Kylin 服务使变更生效。

注意，根据你的具体需求和资源情况，选择不同的部署模式可能会影响到你的应用性能和可靠性。

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20条评论
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言已
10月30日

文章讲解了Kylin中如何配置Spark部署模式，很实用。

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出国人： @言已

在处理Spark部署模式时，特别是使用Kylin与Spark结合的场景中，确保正确配置kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode确实是至关重要的。在client模式下，Spark的执行环境会在提交机器上进行，这样可以更方便地进行调试和查看日志信息。

如果在使用过程中遇到需要更改配置的情况，可以尝试如下示例代码以进行调整：

export SPARK_SUBMIT_OPTIONS="--deploy-mode client --master <YOUR_MASTER_URL>"

此外，为了更全面地了解Spark的各种部署模式，建议参考Apache Spark的官方文档，其中也介绍了client和cluster模式的优缺点及适用场景 Apache Spark Documentation。

在选择部署模式时，考虑集群资源的使用、数据传输的延迟以及开发调试的便利性都是非常重要的。如果可以分享一些实际的案例或者调优建议，那就更有助于大家进一步理解了。

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沉沦
11月05日

有关Spark部署模式的详细介绍和相关的配置方法非常有帮助，尤其是在设置生产环境时需要考虑将deployMode设置为cluster模式，以提高任务的稳定性和独立性。

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逃离回忆╰： @沉沦

在Spark的部署模式中，选择deployMode确实是生产环境中一个重要的考虑因素。使用cluster模式可以有效地将应用程序与客户端隔离，这样不仅增强了任务的稳定性，也提高了资源的利用率。例如，在生产中，通常会在启动Spark任务时使用以下命令：

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

在这个示例中，使用YARN作为集群管理工具，应用程序将在集群内运行，确保更好的性能和可用性。在调优配置方面，建议对executor的数量和内存进行合理设置，比如：

--num-executors 4 \
--executor-memory 2G

这样做可以大幅提高处理大数据量时的效率。同时，也可以参考Apache Spark官方文档，了解不同部署模式的优缺点和配置细节。

总之，根据具体的业务需求和资源可用性来选择合适的spark-submit配置，将会带来更好的使用体验和系统性能。

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韦真凤
11月08日

client模式对调试非常有帮助，可以直接看到driver输出。这段内容值得理解。

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忧如： @韦真凤

使用 client 模式确实为调试 Spark 应用程序提供了极大的便利，特别是在需要实时查看 driver 输出时。通过这种模式，可以迅速定位问题并优化代码。下面是一个简单的示例：

假设你在进行数据处理时遇到了性能瓶颈，可能会使用以下代码：

val df = spark.read.json("path/to/json")
df.filter($"age" > 21).show()

在 client 模式下，直接在控制台上可以看到 show() 方法的输出及其任何潜在的异常信息，这样可以更方便地调整查询和数据处理逻辑。

此外，有一些常用的调试技巧可以帮助提高开发的效率：

  1. 使用 println 或 log4j 记录日志：在关键步骤前后插入日志记录，可以帮助理解执行流程及数据状态。

  2. 本地模式测试：在 Spark 本地运行小规模的数据集，以确保逻辑的正确性，然后再提交到集群中。

  3. 使用 Spark UI：在 client 模式下，Spark UI 的访问更为直观，可以监控各个阶段的执行情况。

有关 Spark 调试的更多信息，可以参考 Apache Spark 官方文档. 这样可以更全面地理解和应用 client 模式及其调试策略。

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沮丧︶ㄣ
11月15日

对于Kylin开发者来说，了解如何选择和配置合适的Spark部署模式可以帮助优化系统性能，尤其对于需要长时间运行的批处理任务和要求高度稳定的应用。建议参考更多关于Spark配置的官方文档：Apache Spark Configuration。

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风花雪月： @沮丧︶ㄣ

对于选择合适的Spark部署模式，确实可以显著影响到Kylin的性能表现。了解每种模式的优缺点十分关键，例如，在client模式下，Spark应用程序会在客户端机器上启动，而cluster模式则会在集群的工作节点中运行。这对于资源管理和任务调度有着不同的影响。

如果任务需要在本地快速调试，在client模式下运行是较为方便的。而对于大规模生产环境，建议使用cluster模式，以减轻本地机器的负担并实现更好的资源利用。以下是使用Spark提交应用时指定部署模式的示例：

spark-submit --class your.class.Name \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  your-application.jar

此外，使用Apache Spark Configuration提供的指南可以帮助进一步优化参数设置，例如调整executor和driver的内存配置。合理的资源分配可以显著提升作业执行的效率。

维护Spark作业的监控与调优尤为重要，强烈建议关注每个作业的运行状态，并根据监控结果不断优化配置。

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缘圆
11月16日

阐述了spark.submit.deployMode该如何配置。client和cluster各有利弊，具体选择需视具体应用而定。

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往事： @缘圆

对于spark.submit.deployMode的配置，确实需要根据实际应用场景进行权衡。使用client模式时，开发和调试阶段非常方便，能够即时看到输出和错误日志，但在处理大量数据时可能会受到本地资源的限制。

在使用cluster模式时，应用会提交到集群上运行，能够更好地利用集群资源，适合处理大规模数据的任务。不过，这种模式在调试时会较为复杂，因为日志信息通常分散在不同的节点上。

例如，假设你在处理大数据集时，使用以下示例提交作业：

spark-submit --class YourMainClass \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  your-application.jar

在这种情况下，若是在一个小数据集的开发环境中，使用client模式可能更为合适：

spark-submit --class YourMainClass \
  --master local[*] \
  --deploy-mode client \
  your-application.jar

此外，可以参考Apache Spark官方文档以了解更多关于配置的细节和不同模式的优缺点。也许建议制定一些流程，以便在不同场景下快速切换配置，提高工作效率。

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-▲　残骸
11月20日

文章说到了Kylin的配置文件中如何调整Spark部署模式，并解释了两种模式client和cluster的差异。对于新手来说，这提供了良好的解释基础。

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水木： @-▲　残骸

对于Spark的部署模式选择，理解client和cluster模式的差异确实很重要。特别是对新手来说，清楚这些细节可以帮助更有效地调试和优化作业。

举个例子，当采用client模式时，Spark的Driver程序在提交作业的客户端上运行。这在调试时非常方便，因为所有的日志和输出都可以直接在本地查看。例如，可以通过以下配置提交Spark作业：

spark-submit --deploy-mode client --class com.example.YourApp your-app.jar

而在cluster模式下，Driver会在集群的工作节点上运行。这通常适用于生产环境，因为相比client模式，它更容易管理资源，并且可以处理更高的负载。但要注意的是，调试会变得更加复杂，需要查阅集群的日志。

有时在使用过程中，可能需要调整其他的Spark参数，如--executor-memory和--num-executors，以便为应用程序配置合适的资源，进一步提升性能。

建议查阅Apache Spark官方文档，可以更深入了解部署模式及其适用场景，帮助做出更明智的选择。

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睡猫
11月23日

为生产环境设置cluster模式非常关键，这可让任务更稳定地后台运行。

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穿过黑夜： @睡猫

设置Spark部署模式为集群模式是确保任务稳定执行的重要措施。在生产环境中，使用deployMode=cluster不仅能提升资源利用率，还能有效管理和监控任务的执行状态。例如，当我们在提交Spark作业时，可以通过以下命令来指定部署模式：

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

这种方式下，驱动程序在集群管理器中运行，这样即使客户端与集群的连接中断，作业仍然可以继续执行。这一点在处理需要长时间运行的作业时尤为重要。

此外，可以参考Apache Spark的官方文档，深入了解如何优化Spark作业的提交和执行，以便在生产环境中获得最佳性能：Apache Spark Documentation。

通过使用集群模式，能够更好地处理动态资源分配以及与其他作业的资源竞争，这对于提升生产环境的稳定性来说是非常有益的。

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烟火缭绕
12月01日

对于需要实时监控Spark应用运行状态的场景，client模式的设置非常有效，因为它可以直接调试和查看driver日志。

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一支： @烟火缭绕

在实时监控Spark应用方面，选择client模式确实能带来直接的好处，特别是在调试和查看driver日志时。不过，如果在生产环境中，可能会考虑使用cluster模式，这样可以确保driver在集群中的资源运行，避免因本地资源限制而导致的性能瓶颈。

在client模式下，调试时可以使用Spark UI来实时查看应用的执行状态。可以通过以下方式启动Spark应用，并确保driver日志能在本地终端查看：

spark-submit \
  --class <main-class> \
  --master <master-url> \
  --deploy-mode client \
  <application-jar> \
  <application-args>

另一个建议是在本地开发和测试时使用client模式，调试完成后再逐步转向cluster模式进行性能优化。这能帮助开发者在调试时更及时地获取反馈。更多关于Spark应用的调试方法，可以参考Apache Spark Documentation.

了解不同部署模式的适用场景，有助于更好地使用Spark进行数据处理与分析，选择最合适的方式也有利于整体系统的性能提升。

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福兮
12月05日

虽然文章略有简短，但通过指出不同部署模式对应用性能和可靠性可能产生的影响，为我们提供了不错的优化思路。

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微扬嘴角： @福兮

针对部署模式对应用性能和可靠性的影响，值得进一步探讨。比如在 client 模式下，应用的驱动程序在本地机器上运行，这可能会导致网络延迟和资源竞争的问题，特别是在大规模数据处理时。而使用 cluster 模式，可以将驱动程序的负载分散到集群中，这通常能提升性能和稳定性。

以下是一个简单的代码示例，展示如何在 Spark 应用中设置部署模式：

spark-submit \
  --class com.example.YourApp \
  --master spark://your-master-url:7077 \
  --deploy-mode cluster \
  your-application.jar

这种方式能让你的应用在集群环境中更加稳定，尤其是在处理复杂和资源密集型任务时。同时，可以考虑调整 spark.executor.memory 和 spark.executor.cores 设置，以便更好地利用集群资源。

对于进一步的优化思路，可以参考 Apache Spark Documentation 中的相关章节，涵盖了更详细的配置和调优建议。这样不仅能提升现有应用的性能，还能扩展至未来的项目中。

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cccp
12月12日

除了文章提到的内容，选择Spark的部署模式时，还需考虑集群资源可用性和任务对响应速度的要求。如需了解更多，可以参阅Spark官方配置指南。

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契约： @cccp

选择Spark的部署模式时，需要综合考虑集群的规模和作业复杂度。在处理对响应速度有高要求的任务时，将deployMode设置为client可能会更适合，因为它允许在本地机器上直接接收和处理任务，从而减少了延迟。

举个例子，如果开发者希望对数据进行实时风控分析，使用以下配置可能是一个不错的选择：

spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode client \
  --class com.example.MyApp \
  my-app.jar

此外，若作业占用的资源较大，应确保集群能满足这些需求。可以参考Apache Spark的官方文档，了解如何优化任务的执行配置，比如合理设置executor数量和内存。关于这些内容，可以访问 Spark官方配置指南 获取更多信息。同时，建议计划任务时进行负载测试，以便在生产环境中获得最佳性能。

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