一：介绍
1.介绍standalone
Standalone模式是Spark自身管理资源的一个模式，类似Yarn
Yarn的结构:
ResourceManager: 负责集群资源的管理
NodeManager：负责当前机器的资源管理
CPU&内存
Spark的Standalone的结构：
Master: 负责集群资源管理
Worker: 负责当前机器的资源管理
CPU&内存
二：搭建
1.在local得基础上搭建standalone
2.修改env.sh
SPARK_WORKER_CORES=3 一个executor分配的cpu数量
SPARK_WORKER_INSTANCES=2 一个work节点允许同时存在的executor的数量
3.修改slave
4.启动
先启动HDFS
在在spark根目录下，sbin/start-all.sh
注意点：
可以单独启动master与slaves。
如下（补充）：
5.网页效果（standalone的master的UI网页：8080）
只要启动standalone模式，这个界面就是有效的。
在applications的运行或者完成处没有任务，所以没有什么程序。
但是SparkUI 4040界面是进不去的，这个4040在shell的时候才能打开。
三：测试
1.测试
启动spark-shell，并配置master地址。
bin/spark-shell --master spark://linux-hadoop3.ibeifeng.com:7070
2.网页效果
多出一个运行的applications。
3.使用程序检测
然后输入wordcount的程序
4.shell中的结果
5.网页效果
8080端口：
单击8080端口中的这个application ID。
单击8080端口中的spark shell后，将会进入4040端口，进入sparkUI界面。
这时候可以继续单击Completed Jobs，可以看到job的DAG图。
