MasterSpark什么意思

1、n.火花；火星；电火花；（指品质或感情）一星，丝毫，一丁点。averysmallburningpieceofmaterialthatisproducedbysththatisburningorbyhittingtwohardsubstancestogether。

2、不过魔理沙技能里更贴合【魔炮】这个称谓的应该是比master spark进一步的final spark，或者叫所谓的【终极火花】。这么说来，威力更大的应该是终极火花final spark，而极限火花master spark则更出名一些。

3、符卡：恋符“MasterSpark”（恋符「マスタ_スパ_ク」）终符：魔炮“FinalSpark”（魔炮「ファイナルスパ_ク）通常射击的性能与前作的“魔符”相似，可造成扩散的伤害。

4、mastr是spark主节点，负责任务和资源调度、节点管理，类似于Yar RsurcMaagr，而wrkr是spark工作节点，可以在上面启动xcutr进程，类似于Yar的dMaagr。

5、Spark 是一种大数据处理工具，它被广泛用于处理大规模的数据 Spark的基本架构 Spark是由多个不同的组件组成的分布式计算系统。它的基本架构包括一个主节点（Spark Master）和多个工作节点（SparkWorker）。

简述spark的standalone模式作业流程

方法一：手动运行Standalone模式。前提：Spark各个文件都不做任何修改。在master机器上运行 ./sbin/start-master/sh 运行完之后，会打印出url： spark：//HOST：PORT ，这个就是当前master的Spark URL。

有以下四个步骤。构建SparkApplication的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源。

Local Mode：如下图所示，这台机器有8核，我们可以用—master local[12]启动Spark local模式，12代表12个task，Spark会启动一个JVM来运行程序（Executer）。

Local模式：在一台机器上，一般用于开发测试 2）standalone模式：完全独立的spark集群，不依赖其他集群，分为Master和work。

运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程（ 只有集群的Standalone方式时，才需要这两个角色），也不用启动Hadoop的各服务（除非你要用到HDFS）。

Spark脚本提交/运行/部署1spark-shell（交互窗口模式）运行Spark-shell需要指向申请资源的standalonespark集群信息，其参数为MASTER，还可以指定executor及driver的内存大小。

关于spark,下面说法正确的是

1、关于对Spark的描述正确的是其具有高性能内存迭代计算框架，支持多语言快速开发应用，是一种内存计算一站式解决方案。

2、关于对Spark的描述正确的是其具有高性能内存迭代计算框架，支持多语言快速开发应用，是一种内存计算一站式解决方案。Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术Map Reduce有本质区别。

3、关于spark中算子，下面说法正确的是：Spark中的算子主要分为两种：转换（transformation）和动作（action）。转换算子用于修改数据集，而动作算子则用于触发计算并返回结果。

在Spark的任务处理中,Master节点充当哪些角色

作业提交：用户通过Spark提交客户端将作业提交到Spark集群的Master节点。提交作业时，用户需要指定作业的主类、Jar包位置、运行参数等信息。

在Spark中，一个计算任务通常被称为一个作业（Job）。一个作业由一个或多个阶段（Stage）组成，每个阶段又由一个或多个任务（Task）组成。任务是在工作节点上执行的，而阶段则是根据数据分区来划分的。

master：管理集群和节点，不参与计算。（2）worker：计算节点，进程本身不参与计算，和master汇报。（3）Driver：运行程序的main方法，创建spark context对象。

spark集群中是按照slaves文件中的主机名，去启动worker节点。 你写了几个不同的主机名，启动spark环境时就是几个worker节点。

yarn模式：依赖于hadoop集群，yarn资源调度框架，将应用提交给yarn，在ApplactionMaster（相当于Stand alone模式中的Master）中运行driver，在集群上调度资源，开启excutor执行任务。

在windows中spark的本地模式如何配置

最后需要配置环境变量，依次选择“我的电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”命令，更新环境变量中的path设置，在其后添加Cygwin的bin目录和Cygwin的usr\bin两个目录。

对于Spark on Yarn模式和Spark on Mesos模式还可以通过 –deploy-mode参数控制Drivers程序的启动位置。

Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。

独立部署模式：独立部署模式是最常见的Spark部署方式，它可以在没有其他计算框架的情况下独立运行。这种部署方式需要在每个节点上安装Spark，并配置集群环境。