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如何从Java应用向Bash脚本传递包含Spark配置的长字符串参数

霞舞

霞舞

发布时间:2025-10-02 21:24:01

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813人浏览过

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来源于php中文网

原创

如何从java应用向bash脚本传递包含spark配置的长字符串参数

本文旨在解决从Java应用程序向Bash脚本传递包含Spark配置的长字符串参数时可能遇到的问题。通过示例代码和详细解释,展示了如何在Bash脚本中正确解析和使用这些参数,从而避免常见的类加载失败等错误,并提供了一种更清晰、更易于维护的配置管理方式。

在将Spark配置作为单个字符串参数从Java传递到Bash脚本时,需要特别注意参数的引用和转义,以确保spark-submit命令能够正确解析这些配置。以下是一些关键点和实践方法,帮助你避免常见的错误。

问题分析

从Java传递到Bash脚本的配置字符串,如果包含空格、特殊字符或引号,可能会导致spark-submit命令解析失败。这通常表现为ClassNotFoundException或其他与配置相关的错误。核心问题在于Bash脚本如何正确地将接收到的字符串参数传递给spark-submit。

解决方案

以下是一种更可靠的方案,它使用cat

立即学习Java免费学习笔记(深入)”;

1. 在Bash脚本中使用cat

修改你的spark_job.sh脚本,使用cat

CONF=$(cat << EOF
--class com.at.es_parent_child.SegmentIcebergEsV2 \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--queue llap \
--num-executors 3 \
--driver-memory 1024m \
--executor-memory 1024m \
--executor-cores 4 \
--name '[564889711]es_parent_child.[0].1668574353481' \
--conf spark.executor.extraClassPath=/etc/hbase/conf \
--conf spark.driver.extraClassPath=/etc/hbase/conf \
--conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer \
--conf spark.max.executor.failures=100 \
--conf spark.rdd.compress=true \
--conf spark.sql.debug.maxToStringFields=2000 \
--conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \
--conf spark.default.parallelism=50 \
--conf spark.debug.maxToStringFields=2000 \
--conf hbase.defaults.for.version.skip=true \
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=1024 \
--conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog \
--conf spark.sql.catalog.spark_catalog.type=hive \
--conf spark.sql.catalog.iceberg=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \
--conf spark.sql.catalog.iceberg.type=hive \
--conf spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true \
--files /etc/hbase/conf/hbase-site.xml,/usr/hdp/current/hive-client/conf/hive-site.xml
EOF
)

sudo -u cdpcore /bin/sh /build/iceberg/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit "$CONF" --jars $(echo $JAR_LIB/*.jar | tr ' ' ',') $JAR_MAIN "$2" "$3" "$4" "$5" &

注意:

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  • EOF 是一个分隔符,你可以选择任何不出现在字符串中的字符。
  • 务必使用 "$CONF" 来引用变量,以防止单词分割。
  • 示例中的name参数,包含方括号,需要用单引号包裹起来,避免bash脚本解析错误

2. Java代码保持不变

你的Java代码可以保持不变,继续将配置字符串作为参数传递给Bash脚本。

String[] cmd = {"/bin/sh", System.getProperty("user.dir") + "/spark_job.sh", CONF,
                            zKUrl,""+ task.getPortalId(), task.getJobId(),""+ task.getIndexCode()};

3. 参数传递和引用

在调用spark-submit时,使用"$CONF"确保整个配置字符串被作为一个参数传递。同时,确保其他的参数 $2, $3, $4, $5 也被双引号包裹,防止参数中包含空格导致解析错误。

进一步优化

  1. 配置文件: 考虑将Spark配置存储在单独的配置文件中,而不是通过命令行参数传递。这可以提高可维护性,并避免在Java和Bash脚本之间传递长字符串。
  2. 参数校验: 在Bash脚本中添加参数校验逻辑,确保接收到的参数符合预期。

总结

通过使用cat

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