GitHub Code Analysis 项目最终状态报告## 1. 项目完成度统计指标 数值 完成度 核心ETL流程完成度 16/18 88.9% 已实现表数量 16/18 88.9% 数据流转完整性 核心4层 100%说明 ：- 18张表中，16张已有数据- 2张缺失（ metric_detail_json 为可选扩展， ads_language_analysis 和 ads_repo_qua

Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调 度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master和Worker，这里的Master是一个进 程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于Yarn环境中的RM, 而 Worker 呢，也是进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，由Master分配资源对 数据进行并行的处理和计算，类似于

黑马程序员的大数据学习笔记~