E-MapReduceSpark 作业配置是什么?

您已经详细描述了在阿里云E-MapReduce控制台中创建Spark作业和PySpark作业的步骤，这里我再简要概括一下关键点以确保您理解无误：

创建Spark作业

1. 进入控制台：登录阿里云官网，进入E-MapReduce服务控制台。
2. 创建作业：点击作业列表右上角的“创建作业”按钮。

3. 填写信息：

   • 作业名称：输入一个易于识别的名称，如“WordCount”。
   • 类型选择：选择“Spark”作为作业类型。
   • 应用参数：根据您的示例，填写从spark-submit命令后的参数开始的部分。例如：

     --master yarn-client --driver-memory 7G --executor-memory 5G --executor-cores 1 --num-executors 32 --class com.aliyun.emr.checklist.benchmark.SparkWordCount ossref://emr/checklist/jars/emr-checklist_2.10-0.1.0.jar oss://emr/checklist/data/wc oss://emr/checklist/data/wc-counts 32
     

   • 注意使用ossref协议来引用OSS上的jar包或资源。

4. Jar包选择：如果作业依赖的jar包存储在OSS上，可以通过点击选择OSS路径完成自动填充。

5. 执行失败策略：根据需要设置作业执行失败后的处理策略。
6. 确定创建：检查无误后，点击“确定”完成作业定义。

创建PySpark作业

过程与创建Spark作业类似，但需注意以下几点： - 作业类型：依然选择“Spark”。 - 应用参数：调整为Python脚本的参数格式，例如：

--master yarn-client --driver-memory 7g --num-executors 10 --executor-memory 5g --executor-cores 1 ossref://emr/checklist/python/kmeans.py oss://emr/checklist/data/kddb 5 32

• 确保Python脚本也通过ossref协议正确引用。

注意事项

• 在提交作业时，务必确认所有必要的参数（如内存配置、核心数等）符合您的实际需求和集群配置。
• 对于PySpark作业，当前不支持在线安装Python工具包，因此所有依赖需提前准备并上传至OSS。
• 成功创建作业后，您可以监控作业运行状态，并根据执行结果进行后续操作或调整。

希望这些信息对您有所帮助！如果有更多关于阿里云E-MapReduce或其他产品的问题，请随时提问。