基础信息
版本：2.3.0
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支持：Java 8+, Python 2.7+/3.4+ and R 3.1+
Scala ：2.11.x
安装完成后，跑一跑
./bin/run-example SparkPi 10
./bin/spark-shell --master local[2]
| –master 选项 | 描述 |
|---|---|
| url | 集群模式下，提交执行程序到主节点为url的机群上 |
| local | 本地模式，运行一个线程来执行程序，用于测试 |
| local[N] | 本地模式，运行N个线程来执行程序 ，用于测试 |
Spark应用程序相关概念
Spark application（Spark应用程序）：一组运行在Spark集群上的进程集合，由一个Driver Program，多个Executor进程组成。前面使用的spark-shell就是一个应用程序
单个应用程序架构组成如下图：Driver Program（驱动程序）：一个使用java或scala编写，并在其中初始化SparkContext、创建RDD进行一系列转换或行动的main方法。调度、监控Executor，并与之交互数据
Cluster Manager（集群管理器）：Spark自身standalone模式集群管理器或其他第三方Mesos 、YARN管理器，给应用程序分配资源
Work Node（工作节点）：跑应用程序进程的机器
Executor（干活的人）：干活的jvm。执行应用程序计算任务，存储数据，返回数据给driver
Cache（缓存数据）：执行中缓存使用的数据
Task（任务）：执行计算任务
其他相关概念
Deploy mode（部署模式）：区分driver在哪里运行。若是cluster，则把driver运行在集群上。若是cluster，则把driver运行在集群外，一般就是在提交本地
Job（作业）：由多个Task并行执行组成的计算，由action操作触发。
Stage（阶段）：一组按规则划分的Task集合
Spark应用的提交
使用spark-submit 来提交应用程序到集群
Spark应用的监控
每一个Driver Program都有一个WebUI，端口默认4040，用于查看Task、Executor运行状况及空间用量。使用浏览器浏览http://< driver-node >:4040即可