spark 集群资源管理器

Spark支持三种集群管理器：Spark独立集群管理器（Standalone）、Apache Mesos和Hadoop YARN。其中，Spark独立集群管理器是一种简单的Spark集群管理器，很容易建立集群，基于Spark自己的Master-Worker集群。Apache Mesos是一种能够运行Hadoop MapReduce和服务应用的集群管理器。Hadoop YARN是一种可以和Hadoop集成的集群管理器，利用Yarn进行资源调度。

如果在集群中仅有Spark程序，那么可以使用Spark独立的集群管理器。如果有其他的MapReduce程序，那么需要使用YARN或者Mesos管理器。其中基于YARN有两种提交模式，一种是基于YARN的yarn-cluster模式，一种是基于YARN的yarn-client模式。

以下是Spark独立集群模式的安装步骤：

1.下载Spark二进制包并解压缩到目标目录下。

2.配置环境变量，将Spark的bin目录添加到PATH中。

3.在Spark的conf目录下，将spark-env.sh.template文件复制一份并重命名为spark-env.sh。

4.编辑spark-env.sh文件，设置SPARK_MASTER_HOST和SPARK_WORKER_MEMORY等参数。

5.启动Spark集群，可以使用sbin/start-all.sh脚本启动Master和Worker节点。

6.在浏览器中访问http://localhost:8080，可以查看Spark集群的状态和运行情况。

相关问题

spark集群部署模式

Spark集群可以部署在以下几种模式中：

1. Local Mode：本地模式是一个单机模式，适合于开发和测试小规模的Spark程序。

2. Standalone Mode：独立模式是最常用的部署模式，其中Spark集群由Spark自身的管理器管理。

3. Apache Mesos Mode：Apache Mesos是一个分布式的资源管理器，可以管理多个计算框架的资源。

4. Hadoop YARN Mode：Hadoop YARN是Hadoop生态系统的一部分，它提供了一种资源管理器来管理计算资源。

5. Kubernetes Mode：Kubernetes是一个流行的容器编排系统，可以管理分布式应用程序的部署和扩展。

以上这些模式可以根据实际需求进行选择，以满足不同规模和复杂度的计算需求。

Spark如何与Hadoop进行整合？ a) 使用Hadoop作为Spark的底层存储系统 b) 使用Hadoop作为Spark的计算引擎 c) 使用Hadoop作为Spark的资源管理器 d) 使用Hadoop作为Spark的监控工具

c) 使用Hadoop作为Spark的资源管理器。

在Spark中，可以使用Hadoop作为Spark的资源管理器，也就是使用YARN来管理Spark的资源。通过将Spark提交给YARN，YARN将协调和管理集群中的资源，并为Spark应用程序分配必要的资源来运行任务。这样，Spark可以在Hadoop集群上运行，并与Hadoop生态系统中的其他工具进行整合。

使用Hadoop作为Spark的底层存储系统是不正确的。Spark并不依赖Hadoop来存储数据，它可以使用多种数据源，如HDFS、HBase、Cassandra、Amazon S3等。同样，使用Hadoop作为计算引擎或监控工具也是不正确的。