阐述Spark的4种部署模式
时间: 2024-03-31 18:37:24 浏览: 38
Spark提供了以下四种部署模式:
1. Local模式:在单机上运行Spark应用程序,通常用于开发和测试。在Local模式下,Spark应用程序只能使用单个CPU核心,无法进行分布式计算。
2. Standalone模式:使用Spark自带的集群管理器,将多个计算节点组成一个Spark集群,可以进行分布式计算。Standalone模式的优点是简单易用,适合小规模集群。
3. YARN模式:将Spark集成到Hadoop生态系统中,使用YARN作为资源管理器,可以在Hadoop集群上运行Spark应用程序。YARN模式的优点是可以与Hadoop生态系统无缝集成,适合于大规模集群。
4. Mesos模式:使用Mesos作为资源管理器,可以在Mesos集群上运行Spark应用程序。Mesos模式的优点是可以与其他分布式计算框架共享资源,适合于多种不同类型的计算任务。
总的来说,Spark的四种部署模式各有优缺点,开发人员可以根据具体需求选择适合自己的部署模式。
相关问题
spark三种部署模式对应的URL
Spark有三种部署模式:local模式、standalone模式和YARN模式。对应的URL如下:
- local模式:不需要URL,直接在本地运行。
- standalone模式:可以通过浏览器访问Spark集群的管理界面,默认URL为http://localhost:8080。
- YARN模式:可以通过YARN的ResourceManager Web UI访问,URL为http://<resourcemanager>:8088。其中,<resourcemanager>是YARN的ResourceManager的主机名或IP地址。
spark的standalone部署模式
b'spark'的standalone部署模式是一种将Spark作为独立应用程序运行的分布式计算模式,它不依赖于Hadoop或其他分布式计算框架,并且可以在各种平台上运行。这种模式适用于在单个机器上测试、开发和运行Spark应用程序,也可以用于生产环境中的小型集群。
相关推荐
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)