# SPARK节点

## 综述

Spark  任务类型用于执行 Spark 应用。对于 Spark 节点，worker 支持两个不同类型的 spark 命令提交任务：

(1) `spark submit` 方式提交任务。更多详情查看 [spark-submit](https://spark.apache.org/docs/3.2.1/submitting-applications.html#launching-applications-with-spark-submit)。

(2) `spark sql` 方式提交任务。更多详情查看 [spark sql](https://spark.apache.org/docs/3.2.1/sql-ref-syntax.html)。

## 创建任务

- 点击项目管理 -> 项目名称 -> 工作流定义，点击”创建工作流”按钮，进入 DAG 编辑页面：

- 拖动工具栏的 <img src="../../../../img/tasks/icons/spark.png" width="15"/> 任务节点到画板中。

## 任务参数

- 节点名称：设置任务的名称。一个工作流定义中的节点名称是唯一的。
- 运行标志：标识这个节点是否能正常调度,如果不需要执行，可以打开禁止执行开关。
- 描述：描述该节点的功能。
- 任务优先级：worker 线程数不足时，根据优先级从高到低依次执行，优先级一样时根据先进先出原则执行。
- Worker 分组：任务分配给 worker 组的机器执行，选择 Default 会随机选择一台 worker 机执行。
- 环境名称：配置运行脚本的环境。
- 失败重试次数：任务失败重新提交的次数。
- 失败重试间隔：任务失败重新提交任务的时间间隔，以分为单位。
- 延迟执行时间：任务延迟执行的时间，以分为单位。
- 超时警告：勾选超时警告、超时失败，当任务超过“超时时长”后，会发送告警邮件并且任务执行失败。
- 程序类型：支持 Java、Scala、Python 和 SQL 四种语言。
- Spark 版本：支持 Spark1 和 Spark2。
- 主函数的 Class：Spark 程序的入口 Main class 的全路径。
- 主程序包：执行 Spark 程序的 jar 包（通过资源中心上传）。
- SQL脚本：Spark sql 运行的 .sql 文件中的 SQL 语句。
- 部署方式：(1) spark submit 支持 yarn-clusetr、yarn-client 和 local 三种模式。
          (2) spark sql 支持 yarn-client 和 local 两种模式。
- 任务名称（可选）：Spark 程序的名称。
- Driver 核心数：用于设置 Driver 内核数，可根据实际生产环境设置对应的核心数。
- Driver 内存数：用于设置 Driver 内存数，可根据实际生产环境设置对应的内存数。
- Executor 数量：用于设置 Executor 的数量，可根据实际生产环境设置对应的内存数。
- Executor 内存数：用于设置 Executor 内存数，可根据实际生产环境设置对应的内存数。
- 主程序参数：设置 Spark 程序的输入参数，支持自定义参数变量的替换。
- 选项参数：支持 `--jar`、`--files`、`--archives`、`--conf` 格式。
- 资源：如果其他参数中引用了资源文件，需要在资源中选择指定。
- 自定义参数：是 Spark 局部的用户自定义参数，会替换脚本中以 ${变量} 的内容。
- 前置任务：选择当前任务的前置任务，会将被选择的前置任务设置为当前任务的上游。

## 任务样例

### spark submit

#### 执行 WordCount 程序

本案例为大数据生态中常见的入门案例，常应用于 MapReduce、Flink、Spark 等计算框架。主要为统计输入的文本中，相同的单词的数量有多少。

##### 在 DolphinScheduler 中配置 Spark 环境

若生产环境中要是使用到 Spark 任务类型，则需要先配置好所需的环境。配置文件如下：`bin/env/dolphinscheduler_env.sh`。

![spark_configure](../../../../img/tasks/demo/spark_task01.png)

#####  上传主程序包

在使用 Spark 任务节点时，需要利用资源中心上传执行程序的 jar 包，可参考[资源中心](../resource/configuration.md)。

当配置完成资源中心之后，直接使用拖拽的方式，即可上传所需目标文件。

![resource_upload](../../../../img/tasks/demo/upload_jar.png)

##### 配置 Spark 节点

根据上述参数说明，配置所需的内容即可。

![demo-spark-simple](../../../../img/tasks/demo/spark_task02.png)

### spark sql

#### 执行 DDL 和 DML 语句

本案例为创建一个视图表 terms 并写入三行数据和一个格式为 parquet 的表 wc 并判断该表是否存在。程序类型为 SQL。将视图表 terms 的数据插入到格式为 parquet 的表 wc。

![spark_sql](../../../../img/tasks/demo/spark_sql.png)

## 注意事项：

注意：

JAVA 和 Scala 只用于标识，使用 Spark 任务时没有区别。如果应用程序是由 Python 开发的，那么可以忽略表单中的参数**Main Class**。参数**SQL脚本**仅适用于 SQL 类型，在 JAVA、Scala 和 Python 中可以忽略。

SQL 目前不支持 cluster 模式。
