Spark ジョブ実行方法：基本から実践まで徹底解説
スパークでジョブを実行するには、以下の手順を実行します。
- Sparkアプリケーションの作成：まず、Scala、Java、またはPythonを使用してSparkアプリケーションを作成する必要があります。アプリケーション内で、Sparkジョブの処理ロジックとデータ処理フローを定義する必要があります。
- アプリケーションのパッケージング：作成したSparkアプリケーションを実行可能なJARファイルにパッケージ化し、すべての依存関係が含まれていることを確認します。
- Sparkクラスターの起動: Sparkジョブを実行する前に、Sparkクラスターを起動する必要があります。 standaloneモード、YARN、Mesosなどのクラスターマネージャーを使用してSparkクラスターを起動できます。
- 宿題提出：Spark-submitコマンドを使用して、パッケージ化されたアプリケーションをSparkクラスターに提出し実行します。アプリケーションのメインクラス、JARファイルのパス、実行パラメータなどを指定することができます。
- 監視ジョブ：ジョブが正常に提出されると、SparkのWebインターフェースでジョブの実行状況やパフォーマンスメトリクスを監視できます。進行状況、タスク実行状況、リソース使用状況などの情報を確認できます。
上記の手順に従うことで、Sparkでジョブを成功させ、データ処理と分析を実装することができます。
