一、Spark的部署

1.单机Local

2.集群

(1)Standalonc

Spark自带的资源管理器,效率不高

(2)YARN

如果部署的是Hadoop集群,可以用YARN资源调度

(3)Mesos

Spark和Mesos是相互优化的,它们之间性能匹配得非常好。

二、Spark的应用方式

Spark优势:

  • 延迟低
  • 批处理快
  • 组件多

以前Spark无法满足毫秒级流计算需求,但Spark2.3(2018年)版本出来后,增加了Structured Streaming持续流模式,这意味着它可以和Flink一样,可以满足毫秒级别的流计算需求。

参考文献:

【1】Spark编程基础_中国大学MOOC(慕课)

3.3 Spark的部署和应用方式的更多相关文章

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