spark cluster和spark client的区别---转载

Spark集群和Spark客户端的区别在于它们的角色和功能。

Spark集群是由多个计算节点组成的分布式计算环境，每个节点都运行着Spark的各个组件，如Spark Driver、Executor等。Spark集群的主要作用是提供计算资源，执行Spark应用程序。

Spark客户端是指运行Spark应用程序的机器，它通常是一个单独的计算节点，负责提交Spark应用程序到Spark集群中执行。Spark客户端的主要作用是编写和提交Spark应用程序，以及监控应用程序的执行情况。

因此，Spark集群和Spark客户端的角色和功能不同，但它们是相互依存的，Spark客户端需要Spark集群提供计算资源，而Spark集群需要Spark客户端提交应用程序。

相关问题

spark的cluster模式和client模式

Spark的cluster模式和client模式是两种不同的部署模式。在cluster模式下，Spark应用程序的驱动程序运行在集群的一个节点上，而在client模式下，驱动程序运行在提交应用程序的客户端机器上。

在cluster模式下，Master节点和Worker节点通常不在同一局域网，因此无法将应用程序的Jar包分发到各个Worker节点。因此，在使用cluster模式时，需要提前将Jar包放到各个Worker节点对应的目录下。\[3\]

SparkSubmit的源码中对cluster模式进行了限制，不支持在cluster模式下运行Spark Thrift Server、Spark Shell和特定语言的应用程序（如Python和R）。\[2\]

而在client模式下，应用程序的Jar包会被传输到集群中的每个Worker节点，因此可以在任何节点上运行应用程序。\[2\]

总结来说，cluster模式适用于大规模的分布式集群环境，而client模式适用于小规模的集群或者单机环境。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [spark client mode和cluster mode的区别](https://blog.csdn.net/riluomati/article/details/108465064)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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spark client和cluster区别

Spark Client和Cluster的区别在于：

Spark Client是一个运行Spark应用程序的计算机，它负责将应用程序提交到Spark集群中，并监控应用程序的执行过程。Spark Client通常是一个开发人员或管理员使用的计算机，它可以通过命令行或图形用户界面提交Spark应用程序。

Spark Cluster是一个由多个计算机组成的集群，它用于执行Spark应用程序。Spark Cluster通常由一组工作节点和一个主节点组成，主节点负责协调工作节点的任务分配和数据传输，而工作节点则负责执行Spark任务。Spark Cluster可以在本地或云上运行，可以根据需要进行扩展或缩小规模。