spark自带服务的端口

以下是spark自带服务的端口：

1. Master UI：默认端口为8080，可以在启动时通过--webui-port参数修改。

2. Worker UI：默认端口为8081，可以在启动时通过--webui-port参数修改。

3. Spark History Server：默认端口为18080，可以在启动时通过--history-server-port参数修改。

4. Thrift Server：默认端口为10000，可以在启动时通过--hive-thrift-port参数修改。

5. SparkR Shell：默认端口为6311，可以在启动时通过--sparkr-remote-port参数修改。

6. PySpark Shell：默认端口为0（随机端口），可以在启动时通过--conf spark.ui.reverseProxyUrl参数配置。

7. Spark Streaming监控端口：默认端口为4040，可以在启动时通过--conf spark.ui.reverseProxyUrl参数配置。

8. Spark SQL监控端口：默认端口为4041，可以在启动时通过--conf spark.ui.reverseProxyUrl参数配置。

9. Spark Executor监控端口：默认端口为4042，可以在启动时通过--conf spark.ui.reverseProxyUrl参数配置。

注意：以上端口号均为默认端口号，实际使用中可能会因为配置不同而有所差异。

相关问题

spark mllib 自带demo

Spark MLlib是一个用于大规模机器学习的Spark组件。它提供了许多机器学习算法和工具，可以用于数据挖掘、预测分析和模式识别等任务。Spark MLlib自带了一些示例演示，可以帮助用户入门并快速了解如何使用这些算法和工具。

示例演示可以分为监督学习、无监督学习和其他类型的示例。在监督学习示例中，用户可以找到使用分类和回归算法的示例，如逻辑回归、随机森林和梯度提升树等。这些示例会演示如何准备数据、训练模型和评估模型性能。在无监督学习示例中，用户可以看到聚类和降维算法的示例，如K均值聚类和主成分分析等。除了这些示例之外，还有一些其他类型的示例，如特征工程、模型调整和模型部署等。

使用这些示例演示，用户可以快速了解如何使用Spark MLlib中的算法和工具来解决实际问题。他们可以通过查看示例代码和文档来理解每个示例的工作原理和具体步骤。同时，他们也可以尝试在自己的数据集上应用这些示例，并根据自己的需求进行调整和定制。

总的来说，Spark MLlib自带的示例演示为用户提供了一个学习和实践的平台，可以帮助他们快速掌握机器学习算法和工具的使用方法，为实际项目的开发和应用奠定基础。

spark安装包自带pyspark吗

是的，Spark安装包中自带了PySpark，可以直接使用。

在Spark的安装目录中，可以找到PySpark的相关文件和目录，包括：

1. bin/pyspark：PySpark的可执行脚本，用于启动PySpark Shell。
2. python/pyspark/：PySpark的Python库文件所在的目录，包含了Spark的Python API。
3. python/lib/：PySpark所依赖的Python库文件所在的目录。
4. examples/src/main/python/：Spark官方提供的PySpark应用程序样例所在的目录。

因此，只需要安装Spark的安装包即可使用PySpark，无需再进行额外的安装或配置。