1.1. Spark部署模式
Spark支持多种集群管理器（Cluster Manager），主要为：
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Standalone：独立集群模式，Spark原生的简单集群管理器，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统，使用Standalone可以很方便地搭建一个集群；
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Apache Mesos：一个强大的分布式资源管理框架，它允许多种不同的框架部署在其上，包括yarn；
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Hadoop YARN：统一的资源管理机制，在上面可以运行多套计算框架，如map reduce、storm等，根据driver在集群中的位置不同，分为yarn client和yarn cluster。
实际上，除了上述这些通用的集群管理器外，Spark内部也提供了一些方便用户测试和学习的简单集群部署模式。由于在实际工厂环境下使用的绝大多数的集群管理器是Hadoop YARN，因此我们关注的重点是Hadoop YARN模式下的Spark集群部署。
Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值，个别模式还需要辅助的程序接口来配合使用，目前支持的Master字符串及URL包括：
表2-1 Spark运行模式配置
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Master URL |
Meaning |
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local |
在本地运行，只有一个工作进程，无并行计算能力。 |
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local[K] |
在本地运行，有K个工作进程，通常设置K为机器的CPU核心数量。 |
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local[*] |
在本地运行，工作进程数量等于机器的CPU核心数量。 |
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spark://HOST:PORT |
以Standalone模式运行，这是Spark自身提供的集群运行模式，默认端口号: 7077。详细文档见:Spark standalone cluster。 |
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mesos://HOST:PORT |
在Mesos集群上运行，Driver进程和Worker进程运行在Mesos集群上，部署模式必须使用固定值:--deploy-mode cluster。详细文档见:MesosClusterDispatcher. |
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yarn-client |
在Yarn集群上运行，Driver进程在本地，Executor进程在Yarn集群上，部署模式必须使用固定值:--deploy-mode client。Yarn集群地址必须在HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR变量里定义。 |
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yarn-cluster |
在Yarn集群上运行，Driver进程在Yarn集群上，Work进程也在Yarn集群上，部署模式必须使用固定值:--deploy-mode cluster。Yarn集群地址必须在HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR变量里定义。 |
用户在提交任务给Spark处理时，以下两个参数共同决定了Spark的运行方式。
· –master MASTER_URL ：决定了Spark任务提交给哪种集群处理。
· –deploy-mode DEPLOY_MODE：决定了Driver的运行方式，可选值为Client或者Cluster。
集群有四个重要组成部分，分别是：
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Driver：是一个进程，我们编写的Spark应用程序就运行在Driver上，由Driver进程执行；
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Master(RM)：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；
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Worker(NM)：是一个进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，主要负责两个职责，一个是用自己的内存存储RDD的某个或某些partition；另一个是启动其他进程和线程（Executor），对RDD上的partition进行并行的处理和计算。
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Executor：是一个进程，一个Worker上可以运行多个Executor，Executor通过启动多个线程（task）来执行对RDD的partition进行并行计算，也就是执行我们对RDD定义的例如map、flatMap、reduce等算子操作。
1.1.1. YARN Client模式
图2-3 YARN Client模式
在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher，只负责向ResourceManager申请Executor内存。
ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。
1.1.2. YARN Cluster模式
图2-4 YARN Cluster模式
在YARN Cluster模式下，任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。
Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存，ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。