在Spark中,以下哪种部署模式可用于在集群上运行应用程序? a) Local模式 b) Standalone模式 c) YARN模式 d) 所有选项都正确
时间: 2024-03-04 18:51:39 浏览: 51
d) 所有选项都正确。
在Spark中,可以使用以下部署模式来在集群上运行应用程序:
a) Local模式:在单个节点上运行Spark应用程序,通常用于开发和测试。
b) Standalone模式:使用Spark自带的集群管理器在一个集群中运行应用程序,可以在一个单独的机器上运行Spark集群,也可以在多台机器上运行Spark集群。
c) YARN模式:在YARN(Yet Another Resource Negotiator)管理的Hadoop集群上运行Spark应用程序。YARN是一个通用的资源管理器,适用于大规模的Hadoop集群。
因此,所有选项都正确。
相关问题
pyspark 实战只模式 local standalone模式下的pyspark和spark-submit 和 yarn模式
这个问题的意思是,如何在本地独立模式、spark-submit和yarn模式下实现Pyspark?
回答:
1. 本地独立模式下,可以使用pyspark shell或pyspark程序。在命令行输入“pyspark”即可启动pyspark shell,也可以编写Pyspark程序,然后运行pyspark程序。本地独立模式适合小规模数据处理。
2. 在spark-submit模式下,可以将编写好的Pyspark程序打包成jar包,然后使用spark-submit命令提交给集群运行。可以指定master为本地独立模式或者yarn模式。
3. 在yarn模式下,可以通过设置Hadoop环境变量,并将--master指定为yarn,然后使用spark-submit命令提交Pyspark程序。yarn模式适合大规模数据处理和分布式处理。
总之,Pyspark支持本地独立模式、spark-submit和yarn模式。具体选择哪种模式,需要视数据规模和处理需求而定。
spark的三种部署方式:loca、standalone、yarn;分别通过例子介绍这几种模式在区别,例子最好是通过IO流的流向的方式讲解。
1. local模式:在本地运行一个Spark应用程序。在这种模式下,Spark应用程序只能使用本地计算机的资源,无法与其他计算机协同工作。local模式通常用于开发和调试Spark应用程序。
例如,假设我们有一个文本文件,需要对其中的单词进行计数。在local模式下,我们可以使用以下代码:
```scala
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val textFile = sc.textFile("input.txt")
val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
wordCount.saveAsTextFile("output.txt")
}
}
```
在这个例子中,我们使用`setMaster("local")`来指定Spark应用程序在local模式下运行,只使用本地计算机的资源。
2. standalone模式:在一个独立的Spark集群中运行一个Spark应用程序。在这种模式下,Spark应用程序可以使用整个集群的资源。Spark应用程序可以连接到Spark集群的Master节点,从Master节点获取资源,然后在Worker节点上运行任务。
例如,假设我们有一个文本文件,需要对其中的单词进行计数。在standalone模式下,我们可以使用以下代码:
```scala
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("spark://master:7077")
val sc = new SparkContext(conf)
val textFile = sc.textFile("hdfs://input.txt")
val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
wordCount.saveAsTextFile("hdfs://output.txt")
}
}
```
在这个例子中,我们使用`setMaster("spark://master:7077")`来指定Spark应用程序在standalone模式下运行,连接到Spark集群的Master节点。我们还使用`hdfs://`来指定输入和输出文件的路径,表示这些文件存储在HDFS分布式文件系统中。
3. yarn模式:在一个YARN集群中运行一个Spark应用程序。在这种模式下,Spark应用程序可以使用整个YARN集群的资源。Spark应用程序可以连接到YARN集群的ResourceManager节点,从ResourceManager节点获取资源,然后在NodeManager节点上运行任务。
例如,假设我们有一个文本文件,需要对其中的单词进行计数。在YARN模式下,我们可以使用以下代码:
```scala
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
val textFile = sc.textFile("hdfs://input.txt")
val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
wordCount.saveAsTextFile("hdfs://output.txt")
}
}
```
在这个例子中,我们没有使用`setMaster()`来指定Spark应用程序在YARN模式下运行,而是将Spark应用程序打包成一个JAR文件,然后通过`spark-submit`命令提交作业到YARN集群。我们还使用`hdfs://`来指定输入和输出文件的路径,表示这些文件存储在HDFS分布式文件系统中。