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Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理。

StandAlone 是完整的Spark运行环境,其中: Master角色以Master进程存在, Worker角色以Worker进程存在 Driver和Executor运行于Worker进程内, 由Worker提供资源供给它们运行。

StandAlone集群在进程上主要有3类进程:

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Master角色, 管理整个集群资源，并托管运行各个任务的Driver

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Worker角色, 管理每个机器的资源，分配对应的资源来运行Executor(Task); 每个从节点分配资源信息给Worker管理，资源信息包含内存Memory和CPU Cores核数。

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Spark Application运行完成以后，保存事件日志数据至HDFS，启动HistoryServer可以查看应用运行相关信息。Spark的历史服务器, 功能: 将Spark运行的程序的历史日志记录下来, 通过历史服务器方便用户查看程序运行的历史信息。

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