学习中的测试学习代码详情代码请见本人github中的sparkcp项目
https://gi@thub.com/define@qq/spa@rkcp

1 开发前准备

主要是本机使用，所以 安装了个python3，装了个pyspark（pip3 install pyspark），直接装了个3.4的spark，直接命名行敲pyspark，就能以spark.submit.deployMode=client模式启动一个spark,并且自动给了UI地址http://********:4040 供测试是否正常。

2 spark架构，任务提交流程

• 部署方式：local / cluster(使用集群调度，分为 standalone或yarn) / 云服务（阿里maxcompute）
  local: 使用单台机器部署。
  cluster: 正常集群模式，其中standalone(包含 master 和 worker 两个服务，master只有一个单点故障，worker 可以运行在多台服务器上) ,standalone是spark自带的，yarn是hadoop的。
• mr在调用yarn的资源时，由applicationMaster管理计算任务，所有信息都会汇报给applicationmaster。那么 spark在计算时，由driver管理计算任务，是一个计算程序进程。

spark在计算时：

• 由driver管理计算任务，他本质是一个计算程序的进程
• spark是以线程方式进行计算代码，线程（task ）是在executor进程中进行计算，executor就是一个资源空间。

其中standalone是没有applicationMaster的，yarn模式提交会有applicationMaster.。

spark-submit --master yarn --name cluster_demo --deploy-mode client/cluster b.py

3 开发中涉及的python知识