在上篇笔记的基础上，本文介绍Sparkclient的基本配置及Spark任务提交方式。
1. Sparkclient及基本配置
从Spark官网下载的pre-built包中集成了Sparkclient，如与hadoop ver1.x兼容的Sparkclient位于spark-1.3.1-bin-hadoop1/bin文件夹下。
Sparkclient通常部署在要提交计算任务的机器上。用来向集群提交应用。特别地。client自带的bin/pyspark脚本支持以交互模式向集群提交应用，在交互模式下測试spark python api的运行结果是非常方便的。
Sparkclient的配置文件通常位于conf文件夹下，典型的配置文件列表例如以下所列：
spark-defaults.conf // 设置spark master地址、每一个executor进程的内存、占用核数，等等
spark-env.sh // spark相关的各种环境变量
log4j.properties.template // 设置driver向console输出的日志的等级及格式
fairscheduler.xml.template // 设置调度方式
metrics.properties.template // 设置spark内部metrics系统。一般无需修改
slaves // 设置spark集群中的slave节点（即worker节点）。无需修改
hadoop-default.xml // hadoop配置。主要是hdfs的配置
hadoop-site.xml // hadoop集群的訪问配置（如master地址）
注意：因为spark的输入文件通常来自HDFS。故除spark本身的配置文件外，通常还需在conf文件夹下包括hadoop相关的配置文件，如上述演示样例中的hadoop-default.xml和hadoop-site.xml。
在这些配置文件里，最重要的是spark-defaults.conf，典型配置模板例如以下所看到的。
# Default system properties included when running spark-submit.
# This is useful for setting default environmental settings. # Example:
# spark.master spark://master:7077
# spark.eventLog.enabled true
# spark.eventLog.dir hdfs://namenode:8021/directory
# spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
# spark.driver.memory 5g
# spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"
从模板可见，必须的配置项是spark.master的地址。此外另一些影响Spark执行性能的配置项，限于篇幅，这里不再赘述。
建议细致阅读Spark Configuration文档。
2. 怎样向spark集群提交应用
Sparkclient自带的bin/spark-submit脚本能够用来向集群提交应用，如以下的演示样例命令通过Sparkclient提交了一个基于ALS算法的矩阵分解模型用来实现电影个性化推荐：
spark-1.3.0.5-bin/bin/spark-submit movie_als_rec.py
假设应用程序依赖了其他库，则须要将应用程序及其依赖总体打包提交到spark集群。
详细而言，若提交java应用，则可借助sbt或Maven的相关插件打成jar文件再提交（无需包括spark或hadoop相关的依赖，它们由cluster manager提供）；若提交Python应用，则可先将应用脚本及其依赖打包成.zip或.egg包。然后借助—py-files參数将zip或egg文件传给spark-submit脚本。
spark-submit支持的參数列表可从官网文档了解，也可打开spark-submit脚本查看。脚本中解析參数的代码片段例如以下：
这里对deploy-mode參数做特别说明：
1) deploy mode分为client和cluster两种。
2) 若待提交的应用部署的节点与集群worker节点在物理网络上非常近。则以client模式提交应用较为合理。在client模式下，driver由spark应用脚本所在机器节点的spark-submit直接调起。driver针相应用的输入/输出会打印至该节点的终端控制台。
3) 若spark应用脚本部署节点与spark集群worker节点物理网络距离较远，则以cluster提交能够降低driver和executors间的网络延时（由于正常情况下，应用分解出的若干tasks均会由driver负责调度executor来运行。每次调度均有网络开销）。
4) 眼下以standalone或mesos方式部署的spark集群不支持cluster模式，基于Python的spark应用提交也不支持cluster模式。
未完待续，下篇笔记将会介绍Spark集群相应用的调度方式。
【參考资料】
1. Spark Configuration
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