Spark 2.2.1是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集的计算任务。它提供了高效的数据处理能力和灵活的编程接口,可以在单个计算机或分布式集群上运行。
在Spark中,spark.master参数用于指定Spark应用程序的主节点。它可以设置为两种不同的值:local[*]和spark://192.168.1.5:7077。
- local[*]:
- 概念:local[*]表示Spark应用程序将在本地运行,使用所有可用的CPU核心进行并行计算。
- 优势:这种模式适用于开发和调试阶段,因为它不需要配置分布式集群环境,可以快速运行和测试代码。
- 应用场景:适用于小规模数据集和本地计算资源充足的情况。
- spark://192.168.1.5:7077:
- 概念:spark://192.168.1.5:7077表示Spark应用程序将连接到指定的Spark集群中的主节点,使用集群中的计算资源进行分布式计算。
- 优势:这种模式适用于处理大规模数据集和需要分布式计算能力的场景,可以充分利用集群中的计算资源提高计算效率。
- 应用场景:适用于大规模数据集和需要分布式计算能力的场景,如大数据处理、机器学习、图计算等。
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请注意,以上答案仅供参考,具体的配置和使用方式可能因实际情况而异。