一个spark有一个oracle查询。所以我必须并行运行多个作业，以便所有查询同时触发。
如何并行运行多个作业？
答案 0 :(得分：12)
引用Job Scheduling上的官方文档：
其次，在每个Spark应用程序中，如果多个“作业”（Spark动作）由不同的线程提交，则它们可能会同时运行。
换句话说，多个线程可以使用单个SparkContext实例，从而能够提交可能并行运行的多个Spark作业。
Spark作业是否并行运行取决于CPU的数量（Spark不会跟踪调度的内存使用情况）。如果有足够的CPU来处理来自多个Spark作业的任务，它们将同时运行。
如果CPU的数量不够，您可以考虑使用FAIR scheduling mode（FIFO是默认值）：
在给定的Spark应用程序（SparkContext实例）中，如果从单独的线程提交多个并行作业，则它们可以同时运行。通过“作业”，在本节中，我们指的是Spark操作（例如，保存，收集）以及需要运行以评估该操作的任何任务。 Spark的调度程序是完全线程安全的，并支持此用例，以支持提供多个请求的应用程序（例如，查询多个用户）。
默认情况下，Spark的调度程序以FIFO方式运行作业。每个工作分为“阶段”（例如地图和减少阶段），第一个工作优先于所有可用资源，而其阶段有任务启动，然后第二个工作获得优先权等。如果工作在头部队列不需要使用整个集群，以后的作业可以立即开始运行，但如果队列头部的作业很大，则后续作业可能会显着延迟。
只是为了清理一下。
spark-submit是提交Spark应用程序以执行（而不是Spark作业）。单个Spark应用程序可以至少一个Spark作业。
RDD操作可能阻止也可能不阻塞。 SparkContext提供了两种提交（或运行）Spark作业的方法，即SparkContext.runJob和SparkContext.submitJob，因此一个动作是否阻塞并不是真正重要的SparkContext SparkContext.runJob 1}}用于具有非阻塞行为的方法。
请注意，“RDD操作方法”已经编写，其实现使用Spark开发人员所投注的任何内容（大多数// RDD.count
def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum
与count一样）：
{{1}}
您必须编写自己的RDD操作（在自定义RDD上）以在Spark应用程序中具有所需的非阻塞功能。
答案 1 :(得分：-2)
在没有进一步解释的情况下，我认为通过spark工作，您的意思是Spark行动以及评估该行动所需的所有任务？如果是这种情况，原则上你可以查看官方文档（注意你的cron）：https://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling.html
如果这不是您想要遵循的解决方案，并且您想要执行 hackish-not-scalable-way-just-get-things-done ，请在同一时间安排作业spark-submit使用SELECT TOP number|percent column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition;
- https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html
当然，如果你所在的地方有调度员，那么这是一个查看其文档的简单案例--Oozie，Airflow，Luigi，Nifi甚至老派的GUI就像控制+我支持这个。