一、实验环境

1. 虚拟机操作系统：

• Ubuntu 18.04.6

2. 虚拟机硬件配置：

• CPU：4
• 内存：4GB
• 磁盘：50GB

3. 虚拟机主机名/IP：

• huyu/192.168.253.312

二、Spark配置环境截图

1. Spark若干关键配置文件的截图（Java, Scala, Python）

• Java成功安装的截图如下：
  

• SDKMAN成功安装的截图如下：
  

• Scala成功安装的截图如下：
  

• Python成功安装的截图如下：
  

2. Spark成功启动的截图（./spark-shell）

三、GMM执行结果截图

1. 任务提交以后，Spark执行过程的截图

2. 任务完成后，打印结果的截图

四、拓展实验：Scala GMM

1. 打印预测的结果

2. 查看模型相关参数

五、拓展实验：Spark独立部署模式（Standalone）

1. 如下图所示，在Master虚拟机上执行jps命令可以看到Jps、Master、Worker三个进程，在Slave虚拟机上可以看到Jps、Worker两个进程，说明Spark集群启动成功。
   
   

2. 执行结果如下图所示。
   

六、思考（注：画图说明，并分析原因）

Spark Local模式和Standalone模式执行同一任务时间比较（画图或列表）

模式 节点个数 开始时间 结束时间 执行时间/S 同一任务花费/S
Local 1 03:39:48 03:39:58 10 0.7928
Standalone 2 07:13:19 07:13:34 15 1.5729

理想情况下N台机器的执行时间为单机的1/N倍。对照自己的实验结果，并分析原因。

答：从理论上来讲，N台机器的执行时间为单机的1/N倍，但是从上述的实验结果中来看，Standalone模式下的执行时间反而更长一点。究其原因，是因为Standalone模式在Task调度方面通常比Local模式低效——因为Local模式下所有程序都运行在一个进程里面，因此大部分只涉及到了进程内通信，而Standalone模式下的通信需要借助网络。而且，就本次实验所使用的例子而言，T ask执行时间非常短，因此把Task调度引起的额外开销放大了。从上述分析来看，Standalone模式主要是针对无法在单机处理的大数据来设计的，而简单的程序很可能单机下反而更快。