第2章 Spark角色介绍及运行模式
2.1 集群角色
从物理部署层面上来看，Spark主要分为两种类型的节点，Master节点和Worker节点：Master节点主要运行集群管理器的中心化部分，所承载的作用是分配Application到Worker节点，维护Worker节点，Driver，Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。
从Spark程序运行的层面来看，Spark主要分为驱动器节点和执行器节点。
2.2 运行模式
1）Local模式: Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。它可以通过以下集中方式设置master。
local: 所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行一些测试代码，或者练手，就用这种模式;
local[K]: 指定使用几个线程来运行计算，比如local[4]就是运行4个worker线程。通常我们的cpu有几个core，就指定几个线程，最大化利用cpu的计算能力;
local[*]: 这种模式直接帮你按照cpu最多cores来设置线程数了。
2）Standalone模式: 构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
3）Yarn模式: Spark客户端直接连接Yarn；不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境
4）Mesos模式:Spark客户端直接连接Mesos；不需要额外构建Spark集群。国内应用比较少，更多的是运用yarn调度。
