Spark集群部署、启动与关闭

Spark集群部署是使用Spark进行大数据处理的关键步骤，根据集群的规模和需求，可以选择不同的部署模式。以下是三种常见的部署模式：

1. Standalone模式：这是Spark的一种简单部署模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖其他资源调度管理系统。
2. Mesos模式：Mesos是一款资源调度管理系统，可以为Spark提供资源调度服务。由于Spark与Mesos存在密切的关系，所以在设计Spark框架时充分考虑到了对Mesos的集成。
3. YARN模式：YARN是一款资源调度管理系统，支持动态资源分配策略，可以为Spark提供资源调度服务。在生产环境中，很多时候都要与Hadoop同在一个集群，所以采用YARN来管理资源调度，可以降低运维成本和提高资源利用率。
   部署完Spark集群后，需要修改配置文件指定从节点，然后在主节点上启动集群。在Spark下的sbin目录中运行./start-all.sh脚本即可启动集群。使用jps命令可以查看到主节点上启动了Master，其余节点启动了Worker。
   另外，还可以通过访问主节点：8080来查看Spark的Web管理界面。Drivers可以理解为客户端，针对每一个Application都有一个Drivers。整个集群的核数就是Worker核数的总和。内存同理。
   最后，当需要停止Spark集群时，可以使用jps命令查看，当Spark进程已经结束时即表示集群已经关闭。