一：介绍
1.Spark的模式
Local：本地运行模式，主要用于开发、测试
Standalone：使用Spark自带的资源管理框架运行Spark程序，30%左右
Yarn: 将spark应用程序运行在yarn上，绝大多数使用情况，60%左右，因为已经有了一个hadoop框架，就不再再搭建standalone框架了
Mesos：
二：Local模式安装
1.解压
使用自己编译产生的tgz压缩包。
2.建立软连接
3.复制配置文件
4.修改env.sh文件
三：运行测试
1.启动HDFS
2.准备测试路径
3.开始测试
./run-example SparkPi 10<----------------10代表迭代的次数
4.shell的测试
5.shell效果
四：问题（HDFS问啥要启动的问题）
1.HDFS启动的原因
如果不启动HDFS，在./spark-shell的时候会出现错误。
2.不启动HDFS会出现的问题
3.下面的配置是真正的spark local，不再需要考虑hadoop
4.启动./spark-shell
没有其他服务。
可以成功启动。
五：页面
1.程序示例
这个是后来的补充。
1 sc.textFile("/user/beifeng/mapreduce/wordcount/input/wc.input"). 2 filter(_.length>0). 3 flatMap(_.split(" ").map((_,1))). 4 groupByKey(). 5 map(tuple=>(tuple._1,tuple._2.toList.sum)). 6 collect()
2.4040端口可以访问
、
点进去：
