spark有三种运行方式:
1. 本地运行spark （单机，学习、测试用）
2. yarn运行spark （集群，主要使用）
3. spark standalone运行spark （集群不常用）
在没有hadoop的情况下实现多台计算机并行计算，需要配置，不介绍
安装好spark后
在终端输入pyspark可以进入shell命令行，（此时就是本地模式）
就可以输入python语句了
Spark软件包bin目录说明：
spark-shell ：spark shell模式启动命令（脚本）
spark-submit：spark应用程序提交脚本（脚本）
run-example：运行spark提供的样例程序
spark-sql：spark SQL命令启动命令（脚本）
默认显示信息有点多，可以修改它，到spark的conf目录修改log4j.properties,有模板可以直接复制，然后修改INFO为WARN即可。
1. 本地运行spark
单机模式，适合本地运行、测试
刚才直接输入pyspark就是这种模式
sc.master可以查看spark运行的模式
结果为local[*]
可以看到此时是本地模式，*代表尽可能多的使用计算机的线程
也可以自定义线程数量
pyspark --master local[4]
sc.master
local[4] 四个线程
其中，sc.master的 sc 是SparkContext
SparkContext是开发Spark应用的入口，它负责和整个集群的交互，包括创建RDD等。
从本质上来说，SparkContext是Spark的对外接口，负责向调用这提供Spark的各种功能。
=> 用户设计程序（Driver Programme）和Spark间的接口
一旦有了SparkContext就可以基于此创建RDD了。
2. yarn运行spark
只需要选择一个节点安装spark即可。Spark在生产环境中，主要部署在Hadoop集群中，以Spark On YARN模式运行，依靠yarn来调度Spark，比默认的Spark运行模式性能要好的多。
yarn运行spark又分为client模式和cluster模式。
client客户端模式：
spark-shell --master yarn-client命令已经弃用，采用命令：
pyspark --master yarn --deploy-mode client
此时会出现一堆错误才能进入pyspark界面，可能是在虚拟机上运行，虚拟内存超过了设定的数值。
修改yarn配置yarn-site.xml，添加如下片段，使这些信息不显示：
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
<description>Whether virtual memory limits will be enforced for containers</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>4</value>
<description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers</description>
</property>两个property分别是：
是否对虚拟机内存进行限制、设置内存限制时虚拟内存与物理内存的比率
web界面：
【namenode在master节点（hadoop01），resourcemanager在slave节点（hadoop02、03），
每个节点都有nodemanager】
yarn界面： http://192.168.80.139:8088
spark页面： http://192.168.80.139:8080
nodemanager界面： http://192.168.80.139:8042
namenode HDFS界面： http://192.168.80.139:9870
打开YARN WEB页面：http://192.168.80.139:8088
可以点击id号进去看看任务的详细信息
