Spark的框架模塊和運行模式是什么？

整個Spark 框架模塊包含：Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四項的能力都是建立在核心引擎之上。

Spark Core：Spark的核心，Spark核心功能均由Spark Core模塊提供，是Spark運行的基礎。Spark Core以RDD為數(shù)據(jù)抽象，提供Python、Java、Scala、R語言的API，可以編程進行海量離線數(shù)據(jù)批處理計算。

SparkSQL：基于SparkCore之上，提供結構化數(shù)據(jù)的處理模塊。SparkSQL支持以SQL語言對數(shù)據(jù)進處理,SparkSQL本身針對離線計算場景。同時基于SparkSQL，Spark提供了StructuredStreaming模塊，可以以SparkSQL為基礎，進行數(shù)據(jù)的流式計算。

SparkStreaming：以SparkCore為基礎，提供數(shù)據(jù)的流式計算功能。

MLlib：以SparkCore為基礎，進行機器學習計算，內置了大量的機器學習庫和API算法等。方便用戶以分布式計算的模式進行機器學習計算。

GraphX：以SparkCore為基礎，進行圖計算，提供了大量的圖計算API，方便用于以分布式計算模式進行圖計算。

Spark提供多種運行模式，包括：

• 本地模式(單機)

本地模式就是以一個獨立的進程，通過其內部的多個線程來模擬整個Spark運行時環(huán)境

• Standalone模式(集群)

Spark中的各個角色以獨立進程的形式存在，并組成Spark集群環(huán)境

• Hadoop YARN模式(集群)

Spark中的各個角色運行在YARN的容器內部，并組成Spark集群環(huán)境

• Kubernetes模式(容器集群)

Spark中的各個角色運行在Kubernetes的容器內部，并組成Spark集群環(huán)境

• 云服務模式(運行在云平臺上)

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