解决sparn yarn-cluster第三方依赖包的加载

1、最简单粗暴的方式， 打一个fatjar. 2、禁止应用程序将依赖的Jar包传到HDFS，将spark-assembly.jar放在该目录中。

是Spark自己将运行时候需要依赖的Java包上传到HDFS上，而且每次运行Spark Application的时候都会上传，这时候你会发现你的hdfs://mycluster/user/iteblog/.sparkStaging目录下面存在了大量的Jar文件，这最少存在两个不好的地方： 　　1、每次上传Jar文件，多少也会影响到程序的运行速度； 　　2、当在HDFS中上传了大量的Jar文件，这会产生大量的小文件，会对HDFS有影响。 　　所以我们想是否可以在HDFS上面建立一个公共的lib库存放目录，每次运行Spark的时候，只要我们程序依赖的Jar包存在HDFS中的lib库中，那么这时候我们就不上传该Jar 在spark-defaults.conf中配置。

   spark.yarn.jar 
   spark.yarn.jars hdfs://chb0-179004/spark_libs/*.jar
   spark.yarn.archive

设置后，将不会在上传了

	Source and destination file systems are the same. 
	Not copying hdfs://chb0-179004:8020/hdp/apps/2.6.1.0-129/spark/spark-hdp-assembly.jar

但是，将应用依赖的第三方依赖包上传到该目录中， 无法加载第三方依赖 3、通过--jars指定第三方依赖，由于这个方式， 每个jar都需要列出，使用","分割， 如果jar太多手动去写，肯定麻烦， 我们可以通过shell脚本

jarlib="lib"
CLASS_PATH="smsRun.sh"
for i in `ls $jarlib/*.jar`; do
CLASS_PATH="$CLASS_PATH","$i";   //格式化jar包路径
done
//执行命令   --jars  $CLASS_PATH
spark-submit  --master yarn-cluster --num-executors 1 --driver-memory 2g --executor-memory 512M --class com.nokia.uba.analysis.spark.mcSms.SmsAnalysisJob --jars  $CLASS_PATH walrusAnlysis.jar 20181102 02

可以从日志中看出第三方jar的上传。任务执行成功

4、突然运行程序， 显示依赖缺少， 但是运行日志开始显示，明明已经上传到了集群， 跑一会就包file not find. 一开始以为是内存不足，但是调节了driver-memory, executor-memory,都无效。

最后在程序中，发现初始化conf的时候， 还设置sc.setMaster("local[4]");, 但是我是提交yarn-cluster模式， 将改行注释，问题解决。

5、程序退出， 但是UI上显示正常 参考： https://blog.csdn.net/u011291159/article/details/51161977

ApplicationMaster: Final app status: SUCCEEDED, exitCode: 0