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1. Spark-local模式  

   - 适用于单节点环境，无需启动Hadoop集群。  

   - 实验步骤包括解压文件、启动Local环境、运行命令行工具、提交测试应用等。  

   - 通过`bin/spark-shell`启动本地环境，通过`sc.textFile`等命令测试功能。  

   - 提交应用时使用`--master local[2]`指定本地模式和CPU核数。  

 

2. Spark-standalone模式  

   - 独立部署模式，使用Spark自身节点运行集群，体现Master-Slave架构。  

   - 实验步骤包括解压文件、修改配置文件（如`slaves`和`spark-env.sh`）、分发文件、启动集群、提交测试应用等。  

   - 通过`--master spark://node01:7077`指定集群模式。  

   - 配置历史服务以记录任务运行情况，通过`node01:18080`查看历史任务。  

 

3. Spark-yarn模式  

   - 基于Yarn资源管理器部署Spark。  

   - 实验步骤包括解压文件、修改Hadoop和Spark配置文件、启动HDFS和Yarn集群、提交测试应用等。  

   - 通过`--master yarn`指定Yarn模式。  

   - 配置历史服务以存储日志到HDFS，通过`node01:8088`查看任务状态。  

 

4. Windows模式  

   - 在Windows本地环境中运行Spark。  

   - 实验步骤包括解压文件到无中文无空格的路径、启动本地环境、运行命令行工具等。  

   - 通过`spark-shell.cmd`启动本地环境，使用`sc.textFile`等命令测试功能。  

 

 可能遇到的错误

 

1. Spark-local模式  

   - 错误1：启动`bin/spark-shell`时提示“JAVA_HOME未设置”。  

     - 解决方法：确保`JAVA_HOME`环境变量已正确配置，并在`spark-env.sh`中添加`export JAVA_HOME=/path/to/java`。  

   - 错误2：提交应用时因路径问题找不到文件（如`data/word.txt`）。  

     - 解决方法：确保文件路径正确，或使用绝对路径。