一、SPARK节点

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。
• (2) spark sql 方式提交任务。

二、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 任务节点到画板中。

三、任务参数

• 程序类型：支持 Java、Scala、Python 和 SQL 四种语言。
• 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 cluster、client 和 local 三种模式。 (2) spark sql 支持 client 和 local 两种模式。
• 命名空间（集群）：若选择命名空间（集群），则以原生的方式提交至所选择 K8S 集群执行，未选择则提交至 Yarn 集群执行（默认）。
• 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。
• Yarn 队列：用于设置 Yarn 队列，默认使用 default 队列。
• 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：设置Spark命令的选项参数，例如–jars、–files、–archives、–conf。
• 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。

四、任务样例

1.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。

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。

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。

配置 Spark 节点

根据上述参数说明，配置所需的内容即可。

2.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。

五、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。