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Ubuntu Spark的集群間數據同步是一個復雜的過程，涉及到多個方面，包括網絡、存儲、數據處理等。在Spark中，通常使用分布式文件系統（如HDFS、S3等）來實現集群間數據同步。下面是一些關鍵步驟和注意事項：
pyspark或spark-submit命令來創建和管理Spark集群。在創建集群時，你需要指定主節點（Master）和工作節點（Workers）的IP地址和端口。repartition()或coalesce()方法來調整數據分區數。collect()方法將數據從工作節點收集到主節點，或者使用broadcast()方法將數據廣播到所有工作節點。請注意，collect()方法可能會導致大量的網絡帶寬和內存消耗，因此在使用時要謹慎。cache()或persist()方法來實現。當數據被緩存后，它將在集群中的所有工作節點上可用，以便快速訪問和處理。需要注意的是，Ubuntu Spark集群間數據同步的具體實現可能會因你的集群配置、數據量大小和處理需求等因素而有所不同。因此，在實際應用中，你可能需要根據具體情況進行調整和優化。
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