大数据之spark运行模式

Apache Spark 提供了多种运行模式，主要包括以下几种：

1. 本地模式(Local)：Spark在本地单机上运行，主要用于开发测试阶段。通过--master local[n]来指定使用n个线程进行并行计算。

2. 独立集群模式(Standalone Cluster)：Spark自带了一个简易的资源管理器，可以在多台机器上组成一个Spark集群，通过--master spark://master-ip:port指定Spark Master。

3. YARN（Hadoop YARN）：Spark可以部署在Hadoop YARN集群中，由YARN统一管理和分配资源，通过--master yarn指定运行模式。

4. Mesos：Spark可以与Apache Mesos集成，Mesos作为集群的资源管理系统，Spark应用可以在Mesos集群上运行，通过--master mesos://master-ip:port指定Mesos主节点。

5. Kubernetes：从Spark 2.3版本开始，Spark也支持在Kubernetes集群上运行，同样可以通过配置指定Kubernetes集群地址。

6. AWS EMR、Azure HDInsight等云服务模式：Spark也可以部署在各大云服务商提供的大数据分析服务上，如Amazon的EMR或Microsoft Azure的HDInsight，这些服务内部会根据用户选择的实例类型和数量自动配置合适的Spark运行环境。