大数据技术之_19_spark学习_06_spark 源码解析 + spark 通信架构、脚本解析、standalone 模式启动、提交...

大数据技术之spark学习第六篇，主要介绍了spark源码解析、通信架构、脚本解析、standalone模式启动和提交等方面的内容。通过学习这些知识，可以更深入地了解spark的内部实现和使用方法，从而更好地应用于实际工作中。其中，源码解析可以帮助我们理解spark的核心算法和数据结构，通信架构可以帮助我们优化spark的性能，脚本解析可以帮助我们更方便地编写spark程序，而standalone模式启动和提交则是spark应用部署和管理的重要环节。总之，掌握这些知识对于成为一名优秀的spark开发工程师是非常必要的。

相关问题

spark standalone模式

Spark Standalone 模式是一种 Apache Spark 的部署模式，它是 Spark 自带的一种部署方式。在这种模式下，Spark 的各个组件（如 Driver、Executor）都运行在同一个集群中，且由 Spark 自己的资源管理器进行资源的分配和调度。

在 Standalone 模式中，用户需要手动启动和管理 Spark 集群中的各个组件。用户可以使用 Spark 提供的脚本来启动集群中的 Master 和 Worker 节点，也可以通过编写代码来启动 Driver 和 Executor。此外，用户还可以通过 Spark Web UI 来监控集群中的任务运行情况，以及查看集群的资源使用情况。

需要注意的是，Spark Standalone 模式只适用于单一的 Spark 应用程序，无法支持多个应用程序同时运行。如果需要支持多个应用程序同时运行，可以考虑使用其他的部署模式，比如 Spark on YARN 或者 Spark on Mesos。

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。