Spark的安装分为几种模式，其中一种是本地运行模式，只需要在单节点上解压即可运行，这种模式不需要依赖Hadoop 环境。 运行 spark-shell 本地模式运行spark-shell非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOME $ MASTER=local $ bin/spark-shell MASTER=local就是表明当前运行在单机模式。如果一切顺利，将看到下面的提示信息： Created spark context.. Spark context available as sc. 这表明spark-shell中已经内置了Spark context的变量，名称为sc，我们可以直接使用该变量进行后续的操作。 spark-shell 后面设置 master 参数，可以支持更多的模式， 我们在sparkshell中运行一下最简单的例子，统计在README.md中含有Spark的行数有多少，在spark-shell中输入如下代码： scala>sc.textFile("README.md").filter(_.contains("Spark")).count 如果你觉得输出的日志太多，你可以从模板文件创建 conf/log4j.properties ： $ mv conf/log4j.properties.template conf/log4j.properties 然后修改日志输出级别为WARN： log4j.rootCategory=WARN, console 如果你设置的 log4j 日志等级为 INFO，则你可以看到这样的一行日志 INFO SparkUI: Started SparkUI at http://10.9.4.165:4040，意思是 Spark 启动了一个 web 服务器，你可以通过浏览器访问 http://10.9.4.165:4040来查看 Spark 的任务运行状态等信息。 pyspark 运行 bin/pyspark 的输出为： $ bin/pyspark Python 2.7.6 (default, Sep 9 2014, 15:04:36) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Picked up JAVA_TOOL_OPTIONS: -Dfile.encoding=UTF-8 15/03/30 15:19:07 WARN Utils: Your hostname, june-mac resolves to a loopback address: 127.0.0.1; using 10.9.4.165 instead (on interface utun0) 15/03/30 15:19:07 WARN Utils: Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another address 15/03/30 15:19:07 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ / __/ _/ /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.3.0 /_/ Using Python version 2.7.6 (default, Sep 9 2014 15:04:36) SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx. 你也可以使用 IPython 来运行 Spark： IPYTHON=1 ./bin/pyspark 如果要使用 IPython NoteBook，则运行： IPYTHON_OPTS="notebook" ./bin/pyspark 从日志可以看到，不管是 bin/pyspark 还是 bin/spark-shell，他们都有两个内置的变量：sc 和 sqlCtx。 SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx sc 代表着 Spark 的上下文，通过该变量可以执行 Spark 的一些操作，而 sqlCtx 代表着 HiveContext 的上下文。 spark-submit 在Spark1.0之后提供了一个统一的脚本spark-submit来提交任务。 对于 python 程序，我们可以直接使用 spark-submit： $ mkdir -p /usr/lib/spark/examples/python$ tar zxvf /usr/lib/spark/lib/python.tar.gz -C /usr/lib/spark/examples/python$ ./bin/spark-submit examples/python/pi.py 10 对于 Java 程序，我们需要先编译代码然后打包运行： $ spark-submit --class "SimpleApp" --master local[4] simple-project-1.0.jar Spark 运行模式 Spark 的运行模式多种多样、灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布式模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可以供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度既可以依赖于外部的资源调度框架，也可以使用 Spark 内建的 Standalone 模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的 Mesos 模式，以及还在持续开发更新中的 Hadoop YARN 模式。 在实际应用中，Spark 应用程序的运行模式取决于传递给 SparkContext 的 MASTER 环境变量的值，个别模式还需要依赖辅助的程序接口来配合使用，目前所支持的 MASTER 环境变量由特定的字符串或 URL 所组成。例如： Local[N]：本地模式，使用 N 个线程。 Local Cluster[Worker,core,Memory]：伪分布式模式，可以配置所需要启动的虚拟工作节点的数量，以及每个工作节点所管理的 CPU 数量和内存尺寸。 Spark://hostname:port:Standalone 模式，需要部署 Spark 到相关节点，URL 为 Spark Master 主机地址和端口。 Mesos://hostname:port:Mesos 模式，需要部署 Spark 和 Mesos 到相关节点，URL 为 Mesos 主机地址和端口。 YARN standalone/Yarn cluster:YARN 模式一，主程序逻辑和任务都运行在 YARN 集群中。 YARN client:YARN 模式二，主程序逻辑运行在本地，具体任务运行在 YARN 集群中。 运行 Spark 通过命令行运行 Spark ，有两种方式：bin/pyspark 和 bin/spark-shell。 运行 bin/spark-shell 输出的日志如下： $ ./bin/spark-shell --master local 你可以从模板文件创建 conf/log4j.properties ，然后修改日志输出级别： mv conf/log4j.properties.template conf/log4j.properties 修改 log4j.rootCategory 的等级为输出 WARN 级别的日志： log4j.rootCategory=WARN, console 如果你设置的 log4j 日志等级为 INFO，则你可以看到这样的一行日志 INFO SparkUI: Started SparkUI at http://10.9.4.165:4040 ，意思是 Spark 启动了一个 web 服务器，你可以通过浏览器访问 http://10.9.4.165:4040 来查看 Spark 的任务运行状态。 从日志可以看到，不管是 bin/pyspark 还是 bin/spark-shell，他们都有两个内置的变量：sc 和 sqlCtx。 SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx sc 代表着 Spark 的上下文，通过该变量可以执行 Spark 的一些操作，而 sqlCtx 代表着 HiveContext 的上下文。

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