Spark Local 和 Standalone 有什么区别？

Spark一共有6种运行模式：Local，Standalone，Yarn-Cluster，Yarn-Client, Mesos, Kubernetes

Local: Local 模式即单机模式，如果在命令语句中不加任何配置，则默认是 Local 模式，在本地运行。这也是部署、设置最简单的一种模式，所有的 Spark 进程都运行在一台机器或一个虚拟机上面。

Standalone: Standalone 是 Spark 自身实现的资源调度框架。如果我们只使用 Spark 进行大数据计算，不使用其他的计算框架时，就采用 Standalone 模式就够了，尤其是单用户的情况下。Standalone 模式是 Spark 实现的资源调度框架，其主要的节点有 Client 节点、Master 节点和 Worker 节点。其中 Driver 既可以运行在 Master 节点上中，也可以运行在本地 Client 端。当用 spark-shell 交互式工具提交 Spark 的 Job 时，Driver 在 Master 节点上运行；当使用 spark-submit 工具提交 Job 或者在 Eclipse、IDEA 等开发平台上使用 new SparkConf.setManager(“spark://master:7077”) 方式运行 Spark 任务时，Driver 是运行在本地 Client 端上的。

Standalone 模式的部署比较繁琐，不过官方有提供部署脚本，需要把 Spark 的部署包安装到每一台节点机器上，并且部署的目录也必须相同，而且需要 Master 节点和其他节点实现 SSH 无密码登录。启动时，需要先启动 Spark 的 Master 和 Slave 节点。提交命令类似于: