Spark-部署模式
Spark部署模式
Spark支持三种集群管理器（Cluster Manager），分别为：
- Standalone：独立模式，Spark原声的集群管理器，自带完成的服务，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。
- Apache Mesos：一个强大的分布式资源管理系统，它允许多种不同的框架部署在其上，包括Yarn。
- 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MapReduce、Storm、Spark等。Spark根据Driver在集群中的位置不同，分为Yarn Client和Yarn Cluster两种模式。
实际上，除了上述通用的集群管理器之外，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。
Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值，目前支持的Master URL包括：
| Master URL | 含义 |
|---|---|
| local | 在本地运行，只有一个工作进程，无并行计算能力 |
| local[K] | 在本地运行，有K个工作进程 |
| local[*] | 在本地运行，工作进程数量等于本地机器的CPU核心数 |
| spark://HOST:PORT | 以Standalone模式运行，默认端口为7077.详细文档见Spark standalone cluster |
| mesos://HOST:PORT | 在Mesos集群上运行，Driver进程和Executor进程运行在Mesos集群上，部署模式（deploy mode）为client模式。详细文档见MesosClusterDispatcher |
| yarn-client | 在Yarn集群上运行，Driver进程运行在本地，Executor进程在Yarn集群上，部署模式为client模式。Yarn集群的地址必须在HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR变量里定义 |
| yarn-cluster | 在Yarn集群上运行，Driver进程运行在本地，Executor进程在Yarn集群上，部署模式为cluster模式。Yarn集群的地址必须在HADOOP_CONF_DIR或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Spark的运行方式：
- --master MASTER_URL：决定任务使用哪种集群处理
- --deploy-mode DEPLOY_MODE：决定Driver的运行方式，可选值为client或cluster
Standalone模式
Standalone集群有四个重要组成部分，分别是：
- Master：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。
- Worker：是一个进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，只要覆辙两个职责：一个是用自己的内存存储RDD的某个或某些分区数据；另一个是启动其他进程和线程，对RDD上的分区进行并行的处理和计算。
- Driver：是一个进程，负责运行用户编写的Spark应用程序。
- Executor：是一个进程，一个Worker可以运行多个Executor，Executor通过启动多个线程来对RDD的分区数据进行并行计算。
Standalone Client模式
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在Standalone Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后想Master注册应用程序，Master根据资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后Driver开始执行main函数
Standalone Cluster模式
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在Standalone Cluster模式下，任务提交后，Master会找到一个Worker启动Driver进程，Driver启动后向Master注册应用程序，Master根据资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后Driver开始执行main函数
Yarn模式
Yarn Client模式
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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ApplicationMaster相当于一个ExecutorLauncher，只负责向ResourceManager申请Executor资源。
ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后分配Container，然后ApplicationMaster在指定的NodeManager上启动Executor，Executor启动后想Driver反向注册，全部注册完成后Driver开始执行用户程序的main方法。
Yarn Cluster模式
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在Yarn Client模式下，任务启动后会和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ApplicationMaster相当于一个Driver。
ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后分配Container，然后ApplicationMaster在指定的NodeManager上启动Executor，Executor启动后想Driver反向注册，全部注册完成后Driver开始执行用户程序的main方法。
