本文主要包含在spark上运行独立程序（Self-Contained Applications），selfcontained等服务器相关知识,网友希望可以进行参考
在spark上运行独立程序（Self-Contained Applications），selfcontained
在hadoop集群上搭好spark环境及体验spark shell之后可以重新做做官方的快速上手。
运行独立程序（SimpleApp.py）：
首先编写程序（这里用Pytho的API）：
from pyspark import SparkContext
logFile = "README.md" #注意这里的文件是在hdfs中的
sc = SparkContext("local","Simple App")
logData = sc.textFile(logFile).cache()
numAs = logData.filter(lambda s:'a' in s).count()
numBs = logData.filter(lambda s:'b' in s).count()
print "lines with a: %i,lines with b: %i" %(numAs,numBs)
然后进入spark安装目录运行：
hadoop@Mhadoop:/usr/local/spark/spark-1.3.1-bin-hadoop2.4$ vi /home/hadoop/Public/SimpleApp.py
hadoop@Mhadoop:/usr/local/spark/spark-1.3.1-bin-hadoop2.4$
./bin/spark-submit --master local
/home/hadoop/Public/SimpleApp.py
core spark concepts:
每一个spark应用都包含一个在集群上运行着多个并行操作的主驱动程序（driver program）。它包括你应用的main函数和在集群上定义的分布式数据集以及对他们的操作。比如在《spark-shell初体验》中的Driver Program就是Spark shell。
Driver Program连接集群是通过SparkContext对象，在shell中这个对象已经被创建，即 sc。一旦有了这个对象，你就可以用它创建分布式数据集RDDS。比如上面程序中的logData
为了运行这些操作，Driver Programs 管理着许多工作节点即executors。比如我们执行count()操作，不同的机器可能计算文件的不同部分。
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