spark设置运行模式为local
时间: 2023-11-14 15:22:05 浏览: 49
你可以通过以下代码将 Spark 的运行模式设置为 local:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.master("local[*]") \
.appName("MyApp") \
.getOrCreate()
```
在这里,`master("local[*]")` 将会设置 Spark 运行在本地模式,其中 `[*]` 代表使用所有可用的 CPU 核心。
你也可以使用其他的数字来代表使用特定数量的 CPU 核心,例如 `master("local[2]")` 将会使用 2 个 CPU 核心。
相关问题
Hadoop spark程序local模式启动参数调优推荐
以下是一些推荐的Hadoop和Spark本地模式启动参数调优:
Hadoop:
1. mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb。这些参数控制对于每个map任务和reduce任务分配多少内存
2. mapreduce.map.java.opts和mapreduce.reduce.java.opts。这些参数控制每个map任务和reduce任务的JVM参数,例如GC选项
3. io.sort.mb。这个参数控制shuffle阶段使用的缓冲区大小
Spark:
1. spark.driver.memory和spark.executor.memory。这些参数控制调整Driver和Executor内存分配的大小
2. spark.executor.cores。这个参数控制每个Executor可以使用的CPU核心数
3. spark.default.parallelism。这个参数可以用于确定RDD和DataFrame操作的并行度
希望这些参数可以为您的本地模式运行带来更好的性能和效率。
Spark的运行模式有那些()
Spark有以下几种运行模式:
1. Local Mode(本地模式):Spark程序在单个节点上运行,用于开发和测试目的。它不需要集群管理器,所有的组件都在同一个进程内运行。
2. Standalone Mode(独立模式):Spark以独立集群的形式运行,通过Spark自带的集群管理器进行资源分配和任务调度。可以使用Spark自带的启动脚本启动Master和Worker节点,提供高可用性和容错性。
3. YARN Mode(YARN模式):Spark作为YARN的一种应用程序运行在Hadoop集群上,借助YARN的资源管理和任务调度功能。YARN负责分配资源和监控任务的执行。
4. Mesos Mode(Mesos模式):Spark作为Mesos的一种框架运行,通过Mesos的资源分配和任务调度功能来管理Spark应用程序。
5. Kubernetes Mode(Kubernetes模式):Spark可以在Kubernetes集群上运行,借助Kubernetes的容器编排和资源管理功能。
这些运行模式提供了不同的部署选项,可以根据需求选择适合的模式来运行Spark应用程序。