spark优雅关闭

sparkConf.set("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", "true")

// 启动新的线程，希望在特殊的场合关闭SparkStreaming
new Thread(new Runnable {
    override def run(): Unit = {

        while ( true ) {
            try {
                Thread.sleep(5000)
            } catch {
                case ex : Exception => println(ex)
            }

            // 监控HDFS文件的变化
            val fs: FileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop202:9000"), new Configuration(), "atguigu")

            val state: StreamingContextState = context.getState()
            // 如果环境对象处于活动状态，可以进行关闭操作
            if ( state == StreamingContextState.ACTIVE ) {

                // 判断路径是否存在
                val flg: Boolean = fs.exists(new Path("hdfs://hadoop202:9000/stopSpark2"))
                if ( flg ) {
                    context.stop(true, true)
                    System.exit(0)
                }

            }
        }

    }
}).start()

大数据优雅停止程序步骤

（1）通过Hadoop 8088页面找到运行的程序

（2）打开spark ui的监控页面

（3）打开executor的监控页面

（4）登录liunx找到驱动节点所在的机器ip以及运行的端口号（比如端口为56194）

（5）然后执行一个封装好的命令

 sudo ss -tanlp | grep 56194 |awk '{print $6}'|awk -F, '{print $2}'|awk -F= '{print $2}'|sudo xargs kill -15

最好现用一下命令核实一下情况：

sudo ss -tanlp | grep 56194 |awk '{print $6}'|awk -F, '{print $2}'|awk -F= '{print $2}'

kill命令介绍

1, kill -15 pid (kill -SIGTERM )（默认）

执行完该指令后，操作系统会发送一个 SIGTERM 信号给对应的程序。当程序接收到该信号后，可能会发生以下几种情况的一种：
1,当前程序立刻停止；
2,程序释放相应资源，然后再停止；
3,程序可能仍然继续运行。
大部分程序会先释放自己的资源，然后再停止。但是也有程序可以在接受到信号量后，继续做其他一些事情，并且这些事情是可以配置的。
如果程序正在等待IO，可能就不会立马做出响应。也就是说，(15) SIGTERM 是可能被阻塞、被忽略的。

2. kill -9 pid (kill -SIGKILL)

如果 (15) SIGTERM 可以不进行响应？
那(9) SIGKILL就是必杀信号，多半 ROOT 会直接使用这个命令，但并不推荐这么做
小结：在使用 kill -9 前，应该先使用 kill -15，给目标进程一个清理善后工作的机会。如果没有，可能会留下一些不完整的文件或状态，从而影响服务的再次启动