Apache Spark 的 Standalone 模式是其自带的集群管理模式，无需依赖外部资源管理器（如 YARN 或 Mesos），可快速部署和运行 Spark 集群。以下是对 Standalone 模式的详细介绍：

1. 核心组件

Master 节点

• 集群的主控制器，负责资源分配和任务调度。
• 管理 Worker 节点的注册和状态监控。
• 接收客户端提交的应用程序，并为其分配资源。

Worker 节点

• 工作节点，负责执行具体的计算任务。
• 向 Master 注册并汇报可用资源（内存、CPU）。
• 为应用程序启动 Executor 进程。

Executor

• 每个应用程序专属的进程，负责执行具体的任务（Task）。
• 持有应用程序的内存数据（如 RDD 缓存）。

Driver

• 运行用户编写的 Spark 应用程序的主程序。
• 负责将应用程序转换为 DAG（有向无环图），并提交给 Master 进行调度。

2. 工作流程

1. 集群启动
   启动 Master 节点和多个 Worker 节点，Worker 自动向 Master 注册。

2. 应用提交
   用户通过spark-submit命令提交应用，Driver 程序在客户端或集群中启动。

3. 资源分配
   Driver 向 Master 请求资源（CPU 和内存），Master 通知 Worker 节点启动 Executor。

4. 任务执行
   Driver 将任务分发给 Executor 执行，Executor 将结果返回给 Driver。

5. 资源释放
   应用程序完成后，Executor 和资源被释放。

3. 部署模式

Client 模式

• Driver 在客户端运行：适用于交互式作业（如 Spark Shell）。
• 优点：便于调试，直接在本地看到输出。
• 缺点：客户端与集群需保持网络连接，否则作业会中断。

Cluster 模式

• Driver 在集群中的某个 Worker 节点运行：适用于生产环境。
• 优点：作业提交后可断开客户端连接，提高可靠性。
• 缺点：调试不便，日志需通过 Web UI 查看。

4. 快速部署

步骤 1：下载并解压 Spark

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.3.2/spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz
tar -zxvf spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz
cd spark-3.3.2-bin-hadoop3

步骤 2：配置环境变量

编辑conf/spark-env.sh（如果不存在，复制模板cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh）：

export JAVA_HOME=/path/to/java
export SPARK_MASTER_HOST=master-node-ip
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g  # 每个Worker可用内存
export SPARK_WORKER_CORES=2    # 每个Worker可用CPU核心数

步骤 3：配置 Worker 节点

编辑conf/slaves（如果不存在，复制模板cp conf/slaves.template conf/slaves），添加 Worker 节点 IP：

worker1-ip
worker2-ip
...

步骤 4：启动集群

# 在Master节点上执行
sbin/start-all.sh# 等价于分别启动Master和Worker
sbin/start-master.sh
sbin/start-slaves.sh

步骤 5：查看 Web UI

访问http://master-node-ip:8080查看集群状态。

5. 提交应用程序

Client 模式示例

./bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master spark://master-node-ip:7077 \--executor-memory 1g \--total-executor-cores 2 \examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.2.jar \100

7. 优缺点

优点

• 轻量级：无需额外依赖，部署简单。
• 快速启动：相比 YARN，资源分配更直接。
• 内置支持：Spark 原生支持，无需额外配置。

缺点

• 功能有限：相比 YARN，缺乏多租户支持和细粒度资源隔离。
• 调度简单：仅支持 FIFO 和公平调度，不支持更复杂的资源模型。
• 生产环境建议：大型集群建议使用 YARN 或 Kubernetes。

总结

Standalone 模式适合快速搭建测试环境或小规模生产集群，提供了 Spark 最基本的集群管理能力。核心是理解 Master、Worker、Executor 和 Driver 的角色分工，以及 Client/Cluster 两种部署模式的区别。对于大规模生产环境，建议考虑更成熟的资源管理器（如 YARN）。