1、有以下四个步骤。构建SparkApplication的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源。
（6）配置Spark 修改和配置相关文件与Linux的配置一致，读者可以参照上文Linux中的配置方式，这里不再赘述。（7）运行Spark 1）Spark的启动与关闭 ①在Spark根目录启动Spark。./sbin/start-all.sh ②关闭Spark。
部署成功后访问 http：//10.1：9001/ ，输入 minio ， minio123 即可看到如下界面(点击右下角可以创建bucket)：详细参考 这里 Docker-compose中的 spark-master ， spark-worker 组成Spark集群。
spark的部署方式standalone和yarn有什么区别 Names ：用于改变段(segment)、组(group) 和类(class)的名字，默认值为CODE， DATA， BSS。
安装环境简介 硬件环境：两台四核cpu、4G内存、500G硬盘的虚拟机。软件环境：64位Ubuntu104 LTS；主机名分别为sparkspark2，IP地址分别为1**.1*.**.***/***。JDK版本为7。
启动方式： spark-shell.sh(Scala)spark-shell通过不同的参数控制采用何种模式进行。 涉及两个参数：对于Spark on Yarn模式和Spark on Mesos模式还可以通过 –deploy-mode参数控制Drivers程序的启动位置。
SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在集群上通过R shell交互性的运行job。
1、部署私有云平台 部署私有云平台需要一定的技术和经验。企业可以选择自己搭建私有云平台，也可以选择找专业的云计算服务提供商来进行部署。配置私有云环境 配置私有云环境包括网络配置、存储配置、虚拟机配置等。
2、Docker-compose中的 minio-mc 对应MinIO Client。MinIO Client提供了一些命令如 ls， cat， cp， mirror， diff， find 等，实现与MinIO云存储服务的交互。
3、OpenStack包括若干个称为OpenStack服务的独立组件。所有服务均可通过一个公共身份服务进行身份验证。除了那些需要管理权限的命令，每个服务之间均可通过公共API进行交互。
4、kolla项目就是使用 docker 和ansible来部署安装openstack，docker的好处就是轻量，管理起来方便。
5、比如：CaaS云，容器即服务。FaaS函数即服务等等。对于这三种云平台来说部署的方式各不相同，技术难度也不一样。需要明确自己的使用场景，然后确定自己使用的类型。对于搭建云平台技术。
6、的最终目标是为OpenStack的每一个服务都创建一个对应的Docker Image，通过Docker Image将升级的粒度减小到Service级别，从而使升级时，对OpenStack影响能达到最小，并且一旦升级失败，也很容易回滚。