Snappydata внутренне использует spark-jobserver для отправки работ. Следовательно, все API REST для spark-jobserver доступны на ведущем узле Snappydata.
Вы можете обратиться ко всем API Spark-JobServer здесь: https://github.com/SnappyDataInc/spark-jobserver#api
Вот несколько полезных команд curl, чтобы прояснить это:
- развернуть jar приложения на сервере заданий:
curl --data-binary @/path/to/applicaton.jar localhost:8090/jars/testApp
testApp
- имя приложения сервера заданий, которое будет использоваться для отправки задания
curl -X POST "localhost:8090/contexts/testSnappyContext?context-factory=org.apache.spark.sql.SnappySessionFactory"
testSnappyContext
- это название контекста, который будет использоваться для отправки задания.
Также обратите внимание, что здесь мы передаем пользовательский аргумент фабрики контекста, который необходим для отправки snappy-задания.
curl -d "configKey1=configValue1,configKey2=configValue2" "localhost:8090/jobs?appName=testApp&classPath=com.package.Main&context=testSnappyContext"
com.package.Main
- это полное имя класса, которое расширяется org.apache.spark.sql.SnappySQLJob
.
curl -X DELETE localhost:8090/jobs/bfed84a1-0b06-47ca-81a7-9b8defb51e38
bfed84a1-0b06-47ca-81a7-9b8defb51e38
- это идентификатор задания, который вы получите в ответ на запрос на отправку задания
curl -X DELETE localhost:8090/contexts/testSnappyContext
Версия сервера заданий, используемая snappydata, не имеет RESTful API, доступного для удаления jar. Однако развертывание любого jar с тем же именем приложения (в нашем примере testApp) переопределит ранее развернутый jar для того же приложения.