spark启动命令是什么,spark启动的模式有哪些,并简要说明

本篇文章给大家谈谈spark启动命令是什么，以及spark启动的模式有哪些,并简要说明对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、如何在本地安装运行Spark?
• 2、spark必须要hadoop吗
• 3、如何运行Spark程序
• 4、idea上的项目怎么在虚拟机上的spark平台上运行
• 5、Spark-shell和Spark-submit提交程序的区别

如何在本地安装运行Spark?

1、安装JDK 相对于Linux、Windows的JDK安装更加自动化，用户可以下载安装Oracle JDK或者OpenJDK。只安装JRE是不够的，用户应该下载整个JDK。安装过程十分简单，运行二进制可执行文件即可，程序会自动配置环境变量。

2、在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数：master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动pyspark，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心（core）。

3、独立部署模式：独立部署模式是最常见的Spark部署方式，它可以在没有其他计算框架的情况下独立运行。这种部署方式需要在每个节点上安装Spark，并配置集群环境。

4、本地模式运行spark-shell非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOME MASTER=local $ bin/spark-shell MASTER=local就是表明当前运行在单机模式。

spark必须要hadoop吗

不一定，如果你不用Hadoop的HDFS和YARN，完全可以在学习Spark的时候从本地载入数据，部署用standlone模式。Spark替代的是Hadoop中的MapReduce编程范式，不包括存储和资源管理模块。

必须在hadoop集群上，它的数据来源是HDFS，本质上是yarn上的一个计算框架，像MR一样。Hadoop是基础，其中的HDFS提供文件存储，Yarn进行资源管理。可以运行MapReduce、Spark、Tez等计算框架。

一般都是要先装hadoop的，如果你只是玩Spark On Standalon的话，就不需要，如果你想玩Spark On Yarn或者是需要去hdfs取数据的话，就应该先装hadoop。

理论上来讲，学习spark和storm是不需要学习hadoop的。spark和storm都是独立的开源项目，在完整性上是self-constrained的，完全可以独立学习。

如果只是以伪分布式模式安装Spark，可以不安装Hadoop，因为可以直接从本地读取文件。如果以完全分布式模式安装Spark，由于我们需要使用HDFS来持久化数据，一般需要先安装Hadoop。

如何运行Spark程序

1、有以下四个步骤。构建SparkApplication的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源。

2、简述：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统。在YARN模式下，Spark可以作为YARN的一个应用程序运行，并使用YARN进行资源管理。拓展：这种模式允许Spark与Hadoop等其他YARN应用程序共享集群资源。

3、Spark脚本提交/运行/部署1spark-shell（交互窗口模式）运行Spark-shell需要指向申请资源的standalonespark集群信息，其参数为MASTER，还可以指定executor及driver的内存大小。

4、/run脚本运行你的程序了例如：./run spark.examples.SparkPi spark：//masterIP：port注意，如果程序涉及IO操作起默认路径为SPARK_HOME；至于如何修改这个路径，有待研究 转载，仅供参考。

idea上的项目怎么在虚拟机上的spark平台上运行

1、第二种方法是首先在linux操作系统上生成intellij项目文件，然后在intellij IDEA中直接通过“Open Project”打开项目即可。

2、可以运行。创建项目：在Eclipse中创建一个新的项目，作为导入IntelliJIDEA项目的容器。导入项目：将IntelliJIDEA项目目录导入到Eclipse中。

3、复用上例中的目录结构，也可以新建一个 sbt 项目。新建文件 StreamDataSparkDemo.scala 以上，我们从Kafaka服务器读取一个 topic 为 spark 的流，然后进行展示。运行程序，输出如下：取出数据之后，就可以用于实时分析了。

4、你好，配置一下环境变量SPARK_LOCAL_IP=10.1 就OK了。 目前处理方式就是debug代码逻辑问题就在windows中。预发布测试就在linux中测试。

5、IDEA的安装 官网jetbrains.com下载IntelliJ IDEA，有Community Editions 和& Ultimate Editions，前者免费，用户可以选择合适的版本使用。

Spark-shell和Spark-submit提交程序的区别

1、集成方式不同、执行效率不同。SparkSQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据，完美整合了SQL查询和Spark编程。而传统SQL是直接编写SQL语句来执行查询。

2、sc 代表着 Spark 的上下文，通过该变量可以执行 Spark 的一些操作，而 sqlCtx 代表着 HiveContext 的上下文。spark-submit 在Spark0之后提供了一个统一的脚本spark-submit来提交任务。

3、我们通常都使用spark-submit 来提交任务，对于不同的部署模式，需要使用不同的参数来指定executor数，实际生产环境中最常使用的部署模式就是 ON YARN 和 Standalone两种模式。

4、Spark脚本提交/运行/部署1spark-shell（交互窗口模式）运行Spark-shell需要指向申请资源的standalonespark集群信息，其参数为MASTER，还可以指定executor及driver的内存大小。

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