spark的Standalone模式

Spark的Standalone模式是一种简单的集群管理方式，它可以在单个节点上启动多个Spark进程，将它们组成一个Spark集群，实现分布式计算。Standalone模式不需要任何外部集群管理器，可以在本地或者局域网内运行，便于初学者学习和开发。

在Standalone模式下，每个Spark进程都有一个角色，可以是Master或Worker。Master是集群管理节点，负责调度和分配任务，Worker则是计算节点，负责执行任务。用户可以通过web界面访问Master节点，查看集群状态、任务执行情况等信息。

在Standalone模式下，用户需要手动启动和停止Spark进程，配置文件包括spark-env.sh、spark-defaults.conf等。Spark应用程序可以使用spark-submit脚本提交到Standalone集群上运行，也可以在本地模式下进行开发和测试。

需要注意的是，Standalone模式不支持弹性伸缩，即不能动态添加或删除Worker节点。如果需要弹性伸缩，可以使用其他集群管理器，例如YARN或Mesos。