随着Spark的流行，越来越多的同学在使用Spark编写算法使用。集团Spark团队推出了非常好用的Spark On ODPS 客户端 https://yuque.antfin-inc.com/amr/alispark/vrl4tz 给大家使用，在编写Spark的过程中也踩了一些坑，正好记录一些Tips供大家参考，

读入参数

• local模式传递参数

  • 使用local模式提交的时候我们一般使用./bin/spark-submit 命令。对该命令打出Help后发现没有关于参数传递的说明。不过local模式和Client模式都统一了参数的输入方式，直接在命令后接上 参数=值 的这种键值对就可以被Spark代码接收到。

  • 比如这是一个Spark2.0 local模式启动示例

    ./bin/spark-submit --class 入口函数 jar包 参数1=值1 参数2=值2 参数3=值3

• Spark 2.0读入参数

  • Spark中参数是作为main函数的args传入的，但是拿到的都是参数=值的形式，可以用下面的函数将其处理成HashMap形式在后面的程序使用

      public static final String delimiter = "=";
    
    /**
     * 转化输入参数
     * @param args
     * @return
     */
    public static Map<String, String> getMainArgs(String args[]) {
      System.out.println("============Parameter================");
      Map<String,String> params = new HashMap<>();
      for(String arg:args){
          String ss [] = arg.trim().split(delimiter);
          params.put(ss[0],ss[1]);
          System.out.println(ss[0]+":"+ss[1]);
      }
      System.out.println("=====================================");
      return params;
    }

• PySpark读入参数

  • PySpark中参数也是作为命令的一部分传入，但是在传入的过程中可能会参入其他的内容，需要对其他的格式做一个区分。

      # 处理输入参数
    arg_dict = {}
    for arg in sys.argv:
      argParam = arg.split('=', 1)
      if len(argParam) > 1:
          arg_dict[argParam[0]] = argParam[1]

读写ODPS

• Spark 2.0

  • 使用Spark Session直接运行SQL语句

    SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("spark sql test").getOrCreate();
    sparkSession.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS " + outputProjectName + "." + outputTableName+"(id STRING,content STRING,hash_value STRING)");

• PySpark

  • 使用Spark Session直接运行SQL语句

    spark = SparkSession.builder.appName("spark sql").getOrCreate()
    spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS " + OUTPUT_TABLE + "(id STRING,content STRING)")