介绍
本地模式
Spark单机运行,一般用于开发测试。
Standalone模式
构建一个由Master+Slave构成的Spark集群,Spark运行在集群中。
Spark on Yarn模式
Spark客户端直接连接Yarn。不需要额外构建Spark集群。
Spark on Mesos模式
Spark客户端直接连接Mesos。不需要额外构建Spark集群。
启动方式: spark-shell.sh(Scala)
spark-shell通过不同的参数控制采用何种模式进行。 涉及两个参数:
--master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.
--deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch the driver program locally ("client") or
on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")
(Default: client).
–master参数用于指定采用哪种运行模式。
对于Spark on Yarn模式和Spark on Mesos模式还可以通过 –deploy-mode参数控制Drivers程序的启动位置。
进入本地模式:
./spark-shell --master local
./spark-shell --master local[2] # 本地运行,两个worker线程,理想状态下为本地CPU core数
进入Standalone模式:
./spark-shell --master spark://192.168.1.10:7077
备注:测试发现MASTER_URL中使用主机名替代IP地址无法正常连接(hosts中有相关解析记录),即以下命令连接不成功:
./spark-shell --master spark://ctrl:7077 # 连接失败
Spark on Yarn模式
./spark-shell --master yarn
./spark-shell --master yarn-client
不支持这种模式
#./spark-shell --master yarn-cluster
./spark-shell --master yarn --deploy-mode client
不支持这种模式
./spark-shell --master yarn --deploy-mode cluster
备注:Yarn的连接信息在Hadoop客户端的配置文件中指定。通过spark-env.sh中的环境变量HADOOPCONFDIR指定Hadoop配置文件路径。
Spark on Mesos模式:
./spark-shell --master mesos://host:port
./spark-shell --master mesos://host:port --deploy-mode client
./spark-shell --master mesos://host:port --deploy-mode cluster
启动方式: pyspark(Python)
参数及用法与Scala语言的spark-shell相同,比如:
pyspark --master local[2]
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