Spark环境搭建Spark的部署方式 目前Spark支持4种部署方式，分别是Local、Standalone、Spark on Mesos和 Spark on YARN。Local模式是单机模式。Standalone模式即独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。S
先抛出问题：Spark on Yarn有cluster和client两种模式，它们有什么区别？ 用Jupyter写Spark时，只能使用client模式，为什么？写一篇文章，搞清楚 Spark on Yarn 的运行原理，同时回答上面的问题。首先，把Spark和Yarn当做两个独立概念来看。单看Spark，不去管它底层依赖的存储结构，本质上讲，它就是个分布式计算的程序。程序的入口是一个叫做 Spa
Point 1：资源管理与作业调度 Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对
reduce官方文档描述：Reduces the elements of this RDD using the specified commutative and associative binary operator.函数原型：def reduce(f: JFunction2[T, T, T]): T根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算（满足交换律和结合律），返回计算结果。源码分析：de
