spark集群部署 怎么看出spark是单机模式还是集群模式？
怎么看出spark是单机模式还是集群模式？
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首先，新手经常遇到一个问题：spark cluster是否一定需要Hadoop cluster？
答案是否定的。有三种类型的火花簇：
独立
Hadoop horn
mesos
今天，我们主要关注的是独立模式。在这种模式下，我们完全可以使用NFS来代替Hadoop/HDFS。在许多情况下，独立
1。将每个执行器使用的CPU数设置为4
]spark.executor.cores4] ] 2. 限制CPU的数量。在这里，将启动三个执行器（12/4）spark.cores.max最大值12
3. 将每个执行器的内存大小设置为8gspark.executor.memory内存12g
以上设置将启动三个执行器，每个执行器使用4个CPU和12克ram。
它占用12个CPU和36个ram的工作资源。
spark1.6的源代码是：
protected final string executor MEMORY=“--executor MEMORY”protected final string TOTAL executor CORES=“--TOTAL executor CORES”protected final string executor CORES=“--executor CORES”
提交任务时还可以添加：
sparksubmit classcom.dyq.spark公司.MyClass类--大师：火花:// 主：7077—执行器内核总数12--executor cores 24--executor memory 12g
提示
在使用过程中发现，如果使用spark 1.5以下的版本，有时即使有资源也无法应用。
如何在Spark集群的work节点上启动多个Executor？
建议使用8g以上的内存，建议使用12g以上的内存。spark的效率主要取决于数据量、内存消耗、内核数量（决定并发任务的数量）。硬件建设成本太高，建议构建虚拟机集群
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