pyspark 实战只模式 local standalone模式下的pyspark和spark-submit 和 yarn模式

这个问题的意思是，如何在本地独立模式、spark-submit和yarn模式下实现Pyspark?

回答：
1. 本地独立模式下，可以使用pyspark shell或pyspark程序。在命令行输入“pyspark”即可启动pyspark shell，也可以编写Pyspark程序，然后运行pyspark程序。本地独立模式适合小规模数据处理。
2. 在spark-submit模式下，可以将编写好的Pyspark程序打包成jar包，然后使用spark-submit命令提交给集群运行。可以指定master为本地独立模式或者yarn模式。
3. 在yarn模式下，可以通过设置Hadoop环境变量，并将--master指定为yarn，然后使用spark-submit命令提交Pyspark程序。yarn模式适合大规模数据处理和分布式处理。

总之，Pyspark支持本地独立模式、spark-submit和yarn模式。具体选择哪种模式，需要视数据规模和处理需求而定。

相关问题

linux中已经把jar包上传到虚拟机中怎么用spark-submit 提交scala文件

在Linux中，如果你已经在目标虚拟机（通常是Hadoop集群中的节点，如YARN或Spark Standalone）上将JAR包上传，并想要使用`spark-submit`命令提交Scala文件，你需要按照以下步骤操作：

1. 确保虚拟机上安装了Apache Spark并配置了环境变量。通常，在`PATH`中会包含`spark/bin`目录。

2. 准备你的Scala文件（`.scala`) 和相关的依赖JAR包（包括你的自定义JAR）。你可以创建一个名为`my-app.zip`（或其他可压缩格式）的文件，将JAR和Scala文件打包在一起。

3. 使用`zip`或者类似工具将JAR和Scala文件一起压缩，例如：

   zip my-app.zip target/my-assembly.jar your-scala-file.scala

4. 创建一个`submit.properties`文件（如果还没有），用于传递配置信息给`spark-submit`，比如主类（Main Class）、JVM选项等。示例内容可以像这样：

   master=local[4] # 或者 yarn, spark://master:7077
   app jar=my-app.zip
   class=my.MainClass

5. 最后，使用`spark-submit`提交作业：

   spark-submit --conf submit.properties your-app.zip

这里`your-app.zip`是刚才创建的包含JAR和Scala文件的压缩包。

spark的三种部署方式：loca、standalone、yarn；分别通过例子介绍这几种模式在区别，例子最好是通过IO流的流向的方式讲解。

1. local模式：在本地运行一个Spark应用程序。在这种模式下，Spark应用程序只能使用本地计算机的资源，无法与其他计算机协同工作。local模式通常用于开发和调试Spark应用程序。

例如，假设我们有一个文本文件，需要对其中的单词进行计数。在local模式下，我们可以使用以下代码：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val textFile = sc.textFile("input.txt")
    val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
                            .map(word => (word, 1))
                            .reduceByKey(_ + _)
    wordCount.saveAsTextFile("output.txt")
  }
}

在这个例子中，我们使用`setMaster("local")`来指定Spark应用程序在local模式下运行，只使用本地计算机的资源。

2. standalone模式：在一个独立的Spark集群中运行一个Spark应用程序。在这种模式下，Spark应用程序可以使用整个集群的资源。Spark应用程序可以连接到Spark集群的Master节点，从Master节点获取资源，然后在Worker节点上运行任务。

例如，假设我们有一个文本文件，需要对其中的单词进行计数。在standalone模式下，我们可以使用以下代码：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("spark://master:7077")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val textFile = sc.textFile("hdfs://input.txt")
    val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
                            .map(word => (word, 1))
                            .reduceByKey(_ + _)
    wordCount.saveAsTextFile("hdfs://output.txt")
  }
}

在这个例子中，我们使用`setMaster("spark://master:7077")`来指定Spark应用程序在standalone模式下运行，连接到Spark集群的Master节点。我们还使用`hdfs://`来指定输入和输出文件的路径，表示这些文件存储在HDFS分布式文件系统中。

3. yarn模式：在一个YARN集群中运行一个Spark应用程序。在这种模式下，Spark应用程序可以使用整个YARN集群的资源。Spark应用程序可以连接到YARN集群的ResourceManager节点，从ResourceManager节点获取资源，然后在NodeManager节点上运行任务。

例如，假设我们有一个文本文件，需要对其中的单词进行计数。在YARN模式下，我们可以使用以下代码：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
 
object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val textFile = sc.textFile("hdfs://input.txt")
    val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
                            .map(word => (word, 1))
                            .reduceByKey(_ + _)
    wordCount.saveAsTextFile("hdfs://output.txt")
  }
}

在这个例子中，我们没有使用`setMaster()`来指定Spark应用程序在YARN模式下运行，而是将Spark应用程序打包成一个JAR文件，然后通过`spark-submit`命令提交作业到YARN集群。我们还使用`hdfs://`来指定输入和输出文件的路径，表示这些文件存储在HDFS分布式文件系统中。