分布式系统详解--框架（spark-简介）

Spark是一个开源的分布式计算框架，它可以在大规模数据集上进行快速而通用的计算。Spark提供了一种简单而统一的编程模型，可以支持各种各样的应用程序，包括批处理、迭代式算法、交互式查询和流处理等。Spark的核心是RDD（弹性分布式数据集），它是一个可分区、可并行计算的数据集合，可以在集群中进行高效的并行计算。Spark还提供了许多高级的功能，如机器学习、图计算、流处理和SQL查询等，可以满足不同应用场景的需求。Spark的优点包括高速、易用、灵活、可扩展、可靠等，因此在大数据处理领域得到了广泛的应用。

相关问题

spark-sql on yarn 、spark-shell on yarn 详解

Spark SQL on Yarn 是在 Yarn 集群上运行 Spark SQL 的方式。它可以将 Spark SQL 作为 Yarn 上的应用程序来运行，并可以利用 Yarn 的资源管理和负载均衡功能。

Spark Shell on Yarn 是在 Yarn 集群上运行 Spark Shell 的方式。它可以将 Spark Shell 作为 Yarn 上的应用程序来运行，并可以利用 Yarn 的资源管理和负载均衡功能。在 Spark Shell on Yarn 中，用户可以直接在命令行中输入 Spark SQL 语句，并在 Yarn 集群上执行。

spark-submit 命令使用详解

spark-submit命令是用于提交Spark应用程序的命令。它可以将应用程序打包成JAR文件并将其提交到Spark集群中运行。以下是spark-submit命令的详细说明：

1. 基本语法

spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments]

其中，[options]是可选参数，<app jar | python file>是应用程序的JAR文件或Python文件，[app arguments]是应用程序的参数。

2. 常用选项

以下是一些常用的选项：

--class：指定应用程序的主类。

--master：指定Spark集群的Master URL。

--deploy-mode：指定应用程序的部署模式，可以是client或cluster。

--executor-memory：指定每个Executor的内存大小。

--num-executors：指定Executor的数量。

--driver-memory：指定Driver的内存大小。

--driver-cores：指定Driver的CPU核数。

--executor-cores：指定每个Executor的CPU核数。

--queue：指定应用程序提交到的队列。

3. 示例

以下是一个示例：

spark-submit --class com.example.MyApp --master yarn --deploy-mode client --executor-memory 2g --num-executors 4 myapp.jar arg1 arg2

该命令将应用程序myapp.jar提交到Spark集群中运行，指定了应用程序的主类为com.example.MyApp，部署模式为client，每个Executor的内存大小为2g，Executor的数量为4，应用程序的参数为arg1和arg2。

希望这个回答能够帮助您了解spark-submit命令的使用。