Я пытаюсь программно отправить задания Spark с помощью библиотеки Spark Launcher в весеннем веб-приложении.
Все отлично работает с режимами yarn-client
, yarn-cluster
и standalone-client
. Однако при использовании режима standalone-cluster
getState()
SparkAppHandle остается в UNKNOWN
навсегда. Любой совет? Спасибо.
Вот код Сервиса
import org.apache.spark.launcher.SparkAppHandle;
import org.apache.spark.launcher.SparkLauncher;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class SparkServices {
public String launchJob(String master, String mode) throws Exception {
SparkAppHandle handle = new SparkLauncher()
.setAppName("test1")
.setSparkHome("/usr/local/spark")
.setAppResource("hdfs://nn:9000/spark-application.jar")
.setMainClass("my.App")
.setMaster(master)
.setDeployMode(mode)
.setConf("spark.executor.instances", "2")
.setConf("spark.driver.memory", "2g")
.setConf("spark.driver.cores", "1")
.setConf("spark.executor.memory", "2g")
.setConf("spark.executor.cores", "1")
.addAppArgs("hdfs://nn:9000/spark-project/files/")
.setVerbose(true)
.startApplication(new SparkAppHandle.Listener() {
@Override
public void stateChanged(SparkAppHandle sparkAppHandle) {
System.out.println("state >>> " + sparkAppHandle.getState());
}
@Override
public void infoChanged(SparkAppHandle sparkAppHandle) {
System.out.println("info >>> " + sparkAppHandle.getState());
}
});
while (!handle.getState().isFinal()){
System.out.println("state >>> " + handle.getState());
Thread.sleep(10000);
}
return "finished with >>>" + handle.getState();
}
}
и код контроллера
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class TaskController {
@Autowired
private SparkServices sparkServices;
@GetMapping("/sparkJobs/{master}/{mode}")
public String sparkJob(@PathVariable("master") String master, @PathVariable("mode") String mode) throws Exception {
return sparkServices.launchJob(master, mode);
}
}