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安装大数据分析利器Spark

news 来源：原创 2025/9/21 13:43:21

大数据分析利器Spark：部署模式与实践全解析

在大数据领域，Spark是一个热门的开源框架，今天就带大家深入了解Spark及其常见部署模式。
Spark是基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎，诞生于伯克利大学。与Hadoop相比，Spark出现较晚，它主要用于数据计算，常被视为Hadoop框架的升级版。Hadoop擅长分布式存储和批处理，而Spark在迭代计算、交互式数据挖掘场景下表现更优，因为它基于内存进行数据通信，Task启动快，缓存机制高效，不过受内存限制，在内存资源不足时，Hadoop的MapReduce可能是更好的选择。
Spark有多个核心模块。Spark Core是基础，提供最核心功能；Spark SQL用于操作结构化数据，支持SQL和Hive SQL方言查询；Spark Streaming处理实时数据；MLlib是机器学习算法库；GraphX用于图计算。
下面来看看Spark的部署模式。Local模式很简单，在本地单节点就能运行，无需其他节点资源，适合教学、调试和演示。就像在自己电脑上搭建了一个小实验室，快速验证想法。比如，将Spark安装包解压、重命名后，启动spark-shell，在data目录添加文件，就能执行简单的单词计数代码。
Standalone模式是独立部署，采用经典的master - slave架构。在多台Linux虚拟机上规划好Master和Worker节点，配置好相关文件，启动集群，可通过Web UI监控资源。提交测试应用时，指定主类、Master地址等参数，还能配置历史服务查看任务历史。
Yarn模式借助Hadoop的Yarn进行资源调度。先解压文件并修改相关配置，启动HDFS和Yarn集群后提交应用，通过Yarn的Web UI查看任务运行情况。同样可配置历史服务，让任务管理更方便。
Windows模式方便个人学习，把Spark安装包解压到无中文无空格路径，运行spark-shell.cmd启动本地环境，在命令行执行代码，和在Linux环境下的操作类似。
这几种部署模式各有特点，在实际应用中，应根据场景和需求选择。如果是学习和测试，Local模式或Windows模式就足够；在生产环境中，Standalone模式独立性强，Yarn模式能借助Hadoop生态的优势。希望通过这篇文章，大家能对Spark的部署和应用有更清晰的认识，在大数据分析的道路上更进一步。

安装大数据分析利器Spark

大数据分析利器Spark：部署模式与实践全解析在大数据领域，Spark是一个热门的开源框架，今天就带大家深入了解Spark及其常见部署模式。Spark是基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎，诞生于伯克利大学。与Hadoop相比&a…...

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该系列只做记录不做教程所以文章简洁直接会列出碰到的问题和解决方案只适合C萌新文章目录 Permake5为什么使用 Premake？ 项目实战总结一下：详细代码: Permake5 Premake5 是一个跨平台的构建配置工具，它允许开发者通过使用一个简单的脚…...

编程日记 2025/9/9 1:34:20

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剖析 Docker Swarm 操作对容器端口影响一、背景阐述在使用 Docker Swarm 构建集群环境过程中，于 ts3 节点出现了原有的容器端口全部失效，手动重启后才恢复的情况。期间涉及 docker swarm init --advertise-addr172.16.10.110 以及 docker swarm join…...

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