有高并发，高访问量网站开发,兰州优化网站公司,购物网站开发技术,热狗seo优化外包目录 部署模式概述 1. Local Mode 2. Standalone Mode 3. YARN Mode 4. Mesos Mode 5. Kubernetes Mode 部署模式选择 部署模式概述 Apache Spark支持多种部署模式#xff0c;这些模式决定了如何在集群上启动和运行你的Spark应用程序。以下是Spark支持的主要部署模式这些模式决定了如何在集群上启动和运行你的Spark应用程序。以下是Spark支持的主要部署模式 1. Local Mode 描述: 在单个机器上运行Spark。这种模式通常用于开发和测试。Master URL: local、local[*]或local[N]其中*表示使用所有可用的核心N表示使用特定数量的核心。 2. Standalone Mode 描述: 在Spark自带的简易集群管理器上运行。适合于简单的集群部署。Master URL: spark://HOST:PORT其中HOST是集群Master节点的主机名PORT是运行Master服务的端口默认为7077。 3. YARN Mode 描述: 在Hadoop YARN上运行YARN负责资源分配和调度。Master URL: yarn。部署模式: client客户端模式和cluster集群模式。 client模式下Driver运行在提交应用程序的机器上。cluster模式下Driver运行在集群中的一个节点上。 4. Mesos Mode 描述: 在Apache Mesos集群上运行。Master URL: mesos://HOST:PORT或zk://ZOOKEEPER_URL使用ZooKeeper时。部署模式: client和cluster。 5. Kubernetes Mode 描述: 在Kubernetes集群上运行使用Kubernetes作为资源管理器。Master URL: k8s://https://HOST:PORT。部署模式: client和cluster。 部署模式选择 选择部署模式时需考虑以下因素 资源管理器: 你的集群使用的资源管理器如YARN, Mesos, Kubernetes。集群大小和复杂性: 对于小型和简单的集群可能更适合使用Standalone模式。对于大型和复杂的集群则可能需要YARN或Kubernetes。与现有系统的集成: 如果已经在使用Hadoop生态系统YARN模式可能是一个自然的选择。如果使用容器化部署Kubernetes可能更合适。应用程序的需求: 某些模式可能提供特定的功能或优化这些可能更适合你的应用程序需求。 根据你的具体需求和环境选择最适合你的Spark应用程序的部署模式。