Spark Jobs REST Client 使用教程

spark-jobs-rest-client Fluent client for interacting with Spark Standalone Mode's Rest API for submitting, killing and monitoring the state of jobs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-jobs-rest-client

1. 项目介绍

spark-jobs-rest-client

是一个用于与 Spark Standalone 模式的 REST API 进行交互的流式客户端。它支持提交、终止和监控 Spark 作业的状态。该项目的主要功能包括：

提交作业：通过 REST API 向 Spark 集群提交作业。
查询作业状态：查询已提交作业的当前状态。
终止作业：终止正在运行的作业。

该项目适用于需要通过 REST API 与 Spark 集群进行交互的场景，特别是在需要自动化管理和监控 Spark 作业的环境中。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了以下环境：

Java 1.8 或更高版本
Spark 1.5 或更高版本

2.2 添加 Maven 依赖

在你的

pom.xml

文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.github.ywilkof</groupId>
    <artifactId>spark-jobs-rest-client</artifactId>
    <version>1.3.9</version>
</dependency>

2.3 创建客户端

首先，创建一个 Spark REST 客户端实例：

import com.github.ywilkof.sparkrestclient.SparkRestClient;

public class SparkClientExample {
    public static void main(String[] args) {
        SparkRestClient sparkRestClient = SparkRestClient.builder()
            .masterHost("localhost")
            .sparkVersion("1.5.0")
            .build();
    }
}

2.4 提交作业

使用客户端提交一个 Spark 作业：

final String submissionId = sparkRestClient.prepareJobSubmit()
    .appName("MySparkJob")
    .appResource("file:///path/to/my.jar")
    .mainClass("com.somejob.MyJob")
    .submit();

2.5 查询作业状态

查询已提交作业的状态：

final DriverState driverState = sparkRestClient.checkJobStatus()
    .withSubmissionId(submissionId);
System.out.println("Job Status: " + driverState);

2.6 终止作业

终止正在运行的作业：

final boolean successfulKill = sparkRestClient.killJob()
    .withSubmissionId(submissionId);
System.out.println("Job Kill Status: " + successfulKill);

3. 应用案例和最佳实践

3.1 自动化作业管理

在生产环境中，可以使用

spark-jobs-rest-client

来自动化 Spark 作业的管理。例如，可以通过定时任务定期检查作业状态，并在作业失败时自动重启或发送通知。

3.2 集成到 CI/CD 流程

将

spark-jobs-rest-client

集成到 CI/CD 流程中，可以在代码部署后自动触发 Spark 作业的运行，从而实现持续集成和持续部署。

3.3 监控和告警

结合监控系统，可以通过

spark-jobs-rest-client

定期获取作业状态，并在作业异常时触发告警，确保作业的稳定运行。

4. 典型生态项目

4.1 Apache Livy

Apache Livy 是一个开源的 REST 接口，用于从任何地方与 Apache Spark 进行交互。它支持执行代码片段或程序，并且可以运行在本地或 Apache Hadoop YARN 中。Livy 提供了更丰富的功能，如会话管理和多用户支持，适合大规模的 Spark 作业管理。

4.2 Apache Airflow

Apache Airflow 是一个开源的工作流管理平台，支持通过 DAG（有向无环图）定义和管理复杂的工作流。Airflow 可以与

spark-jobs-rest-client

结合使用，通过 REST API 触发 Spark 作业，实现工作流的自动化管理。

4.3 Apache Zeppelin

Apache Zeppelin 是一个基于 Web 的笔记本，支持交互式数据分析。Zeppelin 可以与

spark-jobs-rest-client

结合使用，通过 REST API 提交和监控 Spark 作业，从而实现更灵活的数据分析和可视化。

通过以上模块的介绍，你可以快速上手并深入了解

spark-jobs-rest-client

的使用和应用场景。

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本文转载自: https://blog.csdn.net/gitblog_00867/article/details/142238158
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