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1.1 简介
Spark是一种基于内存的快递、通用、可扩展的大数据分析引擎。
1.2 spark内置模块：
1.3 Spark的两个重要角色：
Driver（驱动器）：负责管理调度任务
Executor（执行器）：负责执行具体的任务
Local模式：运行在一台机器上，通常是练手或者测试环境。
Standalone:构建一个基于 Mster+Slaves 的资源调度集群，Spark 任务提交给 Master运行。是Spark自身的一个调度系统，不依赖Yarn等其他框架。
Yarn: Spark 客户端直接连接 Yarn，不需要额外构建Spark集群。有 yarn-client 和yarn-cluster 两种模式，主要区别在于：Driver 程序的运行节点。
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出。
yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境。
Mesos：国内大环境比较少用。
几种模式的对比：
3.1 Spark-Wordcount基本思路
文件加载load：加载文件
扁平化：将句子分割成一个一个的单词；
分组：将相同的单词放到一个组里面；
聚合：统计每个组里成员的数量；
（上述过程是左图的简化过程，不太准确，按照下面的步骤来记忆；右图才是准确的过程）
3.2 Wordcount代码实现
相关方法说明：
TextFile：用于加载文件；
FlatMap：用于扁平化处理，单词切分；
Map：将每一个单词映射为元祖；
ReduceByKey：按照key进行分组聚合；
3.3 Wordcount过程图示
4.1 概述
Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境。
4.2 Yarn运行模式（重点）
要清晰知道每一步的过程。
两张图结合起来一起看
就是只用spark自己的东西，不用Yarn等其他的框架。
5.1 概述
构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
5.2 Standalone模式
Master相当于Yarn中的RM；
Worker相当于Yarn中的NM；
关于如何解析Spark运行模式就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。