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Spark的几种运行模式

应用场景 spark是基于内存计算的计算框架,性能很强悍,但是它支持单机模式,同时也支持集群模式,它的运行模式有好多种,为了不混淆方便区分,这里进行一些总结。网上总结了,多数为三种,四种,其实真实要细分,spark有六种运行模式,这里给出区分。 1. local模式【单机】 Local模式又称为本地模式,运行该模式非常简单,只需要把Spark的安装包解压后,改一些常用的配置即可使用,而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有集群的Standalone方式时,才需要这两个角色),也不用启动Hadoop的各服务(除非你要用到HDFS),这是和其他模式的区别。 运行实例 # ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local lib/spark-examples-1.0.0-hadoop2.2.0.jar # 注:看到 --master local 就可以确定是单机的local模式了! 这个SparkSubmit进程又当爹、又当妈,既是客户提交任务的Client进程、又是...

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