deploy-mode cluster在pyspark代码中如何指定一下

在pyspark中，可以通过设置SparkConf对象的deployMode属性来指定应用程序的运行模式。下面是一个例子，演示如何在pyspark代码中指定deploy-mode为cluster模式：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("spark://master:7077").set("deployMode", "cluster")
sc = SparkContext(conf=conf)

lines = sc.textFile("hdfs://data.txt")
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)

for wc in wordCounts.collect():
    print(wc)

sc.stop()

在这个例子中，我们创建了一个SparkConf对象，并设置了应用程序的名称、Master节点的地址和deploy-mode为cluster模式。然后，我们使用SparkContext对象读取数据并进行转换和操作。最后，我们通过collect()方法获取计算结果，并输出结果。在应用程序完成后，我们需要调用SparkContext的stop()方法来停止Spark应用程序。

需要注意的是，在pyspark中，设置deploy-mode为cluster模式时，需要在SparkConf对象中显式地设置deployMode属性，而不是通过命令行参数的方式指定。