【问题描述】frompysparkimportSparkConf,SparkContextconf=SparkConf().setMaster('local').setAppName('MyApp')sc=SparkContext(conf=conf)rdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5])print(rdd.reduce(lambdaa,b:a+b))出现错误【报错原因】没有配置Python的环境变量，我们需要把环境变量写进去【解决方法】在原代码中加入以下代码importosos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r'C:\Users\WANG-PC\

Spark任务调度机制在工厂环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。4.1Spark任务提交流程在上一章中我们讲解了SparkYARN-Cluster模式下的任务提交流程，如下图所示：下面的时序图清晰地说明了一个Spark应用程序从提交到运行的完整流程：提交一个Spark应用程序，首先通过Client向ResourceManager请求启动一个Application，同时检查是否有足够的资源满足Application的需求，如果资源条件满足，则准备ApplicationMaster的启动上下文

Spark任务调度机制在工厂环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。4.1Spark任务提交流程在上一章中我们讲解了SparkYARN-Cluster模式下的任务提交流程，如下图所示：下面的时序图清晰地说明了一个Spark应用程序从提交到运行的完整流程：提交一个Spark应用程序，首先通过Client向ResourceManager请求启动一个Application，同时检查是否有足够的资源满足Application的需求，如果资源条件满足，则准备ApplicationMaster的启动上下文