spark启动参数的理解_spark 启动参数

壹–spark初始化

val conf = new SparkConf().setMaster("master").setAppName("appName")
val sc = new SparkContext(conf)
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• 任何的spark程序都是从SparkContext开始的,就项tensorflow当中的Session一样,都需要先实例化,一般使用SparkContext()方法就可以:
• 所以在实例化对象之前最好先配置该对象的一些参数,我们可以把它打包在参数conf中,

• 其中conf对象的产生是使用了SparkConf()之后产生对象之后调用该对象的setMaster()方法来进行设置该spark程序的部署/运行模式,同时也为spark应用程序设置一个名称,使用setAppName()便于区分众多的spark程序

• setMaster():设置程序运行模式

• setAppName():为该spark程序设置一个名称

参考:https://www.cnblogs.com/Forever-Road/p/7351245.html

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贰—spark部署方式与调度模式

​ spark参数主要是从部署方式与调度模式来进行讨论的:

• 部署方式:有local与cluster(本地和集群)–参数代表为master,区别就是计算机运行的台数,本地上一般只有一台计算机一般主要是用来做测试,训练.集群则是有很多台.
• 集群的方式引来了另一个问题:调度问题,每台计算机的资源如何调度:
• 有三种模式:
  
  • standalone:自己计算,自己调度.—
  • messo:交由messo调度器进行调度—-
  • yarn:就是为了方便与MapReduce在同一集群上的融合,使用yarn调度模式,具体有两种实现方式:
    
    • yarn cluster:调度和计算都在集群上,
    • yarn client:调度在本机,计算在集群(其实就是资源分配掌握在本地上,但是分配出来的计算资源可以放在集群上)

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• 列表内容

参考下图:

参考链接:
https://www.jianshu.com/p/aaac505908dd