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Spark的运行架构分析(二)之运行模式详解

在上一篇博客 spark的运行架构分析(一)中我们有谈到Spark的运行模式是多种多样的,那么在这篇博客中我们来具体谈谈Spark的运行模式 一:Spark On Local 此种模式下,我们只需要在安装Spark时不进行hadoop和Yarn的环境配置,只要将Spark包解压即可使用,运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-shell即可 具体可参考这篇博客:http://blog.csdn.net/happyanger6/article/details/47070223 二:Spark On Local Cluster(Spark Standalone) 即Spark的伪分布模式,安装部署可参考:http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51638023 Standalone模式是Spark实现的资源调度框架,其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既可以运行在Master节点上中,也可以运行在本地Client端。当用spark-shell交互式工具提交Spar...

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版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/51842221 1. 给定数据 curl -XPUT 'localhost:9200/test-index/stu/1' -d' { "name":"陈泽鹏", "sex":"boy", "college":"计算机学院" }'; curl -XPUT 'localhost:9200/test-index/stu/2' -d' { "name":"廖力生", "sex":"boy", "college":"通信学院" }'; curl -XPUT 'localhost:9200/test-index/stu/3' -d' { "name":"李源一", "sex":"girl", "college":"计算机学院" }'; curl -XPUT 'localhost:9200/test-index/stu/4' -d' { "name":"陈哲超", "sex":"girl", "college":"计算机学院" }'; curl -...

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