在 spark的提交模式中，有三种提交方式：分别是基于spark集群的standalone模式，基于YARN集群的yarn-client和yarn-cluster三种模式，
Standalone,模式提交:
| spark-submit --master spark://node01:7077 --class scala.WordCount_Online --executor-memory 1g --total-executor-cores 4 /export/servers/original-wordCount-1.0-SNAPSHOT.jar /spark/words.txt /spark/out_spark |
yarn-cluster模式提交
|
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 1 \ /export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \ 10 |
yarn-client模式提交
|
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --driver-memory 1g \ --executor-memory 512m \ --executor-cores 1 \ /export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \ 10 |
spark-shell必须使用client模式
spark-shell --master yarn --deploy-mode client
- 原理
cluster模式：
Spark Driver首先作为一个ApplicationMaster在YARN集群中启动，客户端提交给ResourceManager的每一个job都会在集群的NodeManager节点上分配一个唯一的ApplicationMaster，由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用。具体过程：
1. 由client向ResourceManager提交请求，并上传jar到HDFS上
这期间包括四个步骤：
a).连接到RM
b).从RM的ASM（ApplicationsManager ）中获得metric、queue和resource等信息。
c). upload app jar and spark-assembly jar
d).设置运行环境和container上下文（launch-container.sh等脚本)
2. ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，创建Spark ApplicationMaster（每个SparkContext都有一个ApplicationMaster）
3. NodeManager启动ApplicationMaster，并向ResourceManager注册
4. ApplicationMaster从HDFS中找到jar文件，启动SparkContext、DAGscheduler和YARN Cluster Scheduler
5. ApplicationMaster向ResourceManager注册申请container资源
6. ResourceManager通知NodeManager分配Container（每个container对应一个executor）
7. Spark ApplicationMaster直接和container（executor）进行交互，完成这个分布式任务。
client模式：
在client模式下，Driver运行在Client上，通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。结束掉终端，相当于kill掉这个spark应用。一般来说，如果运行的结果仅仅返回到terminal上时需要配置这个。
客户端的Driver将应用提交给Yarn后，Yarn会先后启动ApplicationMaster和executor，另外ApplicationMaster和executor都是装载在container里运行，container默认的内存是1G，ApplicationMaster分配的内存是driver- memory，executor分配的内存是executor-memory。同时，因为Driver在客户端，所以程序的运行结果可以在客户端显示，Driver以进程名为SparkSubmit的形式存在。
三种模式的执行流程:
Standalone模式运行过程：
1、我们提交一个任务，任务就叫Application
2、初始化程序的入口SparkContext，
2.1 初始化DAG Scheduler
2.2 初始化Task Scheduler
3、Task Scheduler向master去进行注册并申请资源（CPU Core和Memory）
4、Master根据SparkContext的资源申请要求和Worker心跳周期内报告的信息决定在哪个Worker上分配资源，然后在该Worker上获取资源，然后启动StandaloneExecutorBackend；顺便初始化好了一个线程池
5、StandaloneExecutorBackend向Driver(SparkContext)注册,这样Driver就知道哪些Executor为他进行服务了。 到这个时候其实我们的初始化过程基本完成了，我们开始执行transformation的代码，但是代码并不会真正的运行，直到我们遇到一个action操作。生产一个job任务，进行stage的划分
6、SparkContext将Applicaiton代码发送给StandaloneExecutorBackend；并且SparkContext解析Applicaiton代码，构建DAG图，并提交给DAG Scheduler分解成Stage（当碰到Action操作 时，就会催生Job；每个Job中含有1个或多个Stage，Stage一般在获取外部数据和shuffle之前产生）。
7、将Stage（或者称为TaskSet）提交给Task Scheduler。Task Scheduler负责将Task分配到相应的Worker，最后提交给StandaloneExecutorBackend执行；
8、对task进行序列化，并根据task的分配算法，分配task
9、对接收过来的task进行反序列化，把task封装成一个线程
10、开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成。
11、资源注销
Yarn-client模式运行过程：
1.Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和TASKScheduler等，由于我们选择的是Yarn-Client模式，程序会选择YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend；
2.ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，与YARN-Cluster区别的是在该ApplicationMaster不运行SparkContext，只与SparkContext进行联系进行资源的分派；
3.Client中的SparkContext初始化完毕后，与ApplicationMaster建立通讯，向ResourceManager注册，根据任务信息向ResourceManager申请资源（Container）；
4.一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task；
5.Client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；
应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己。
Yarn-cluster模式运行过程：
1. Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等；
2. ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster进行SparkContext等的初始化；
3. ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束；
4. 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式一样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度，其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装，增加了对Executor的等待逻辑等；
5. ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；
应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。