Spark在集群上的运行模式
链接：
http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html Component章节
总结：
1 Each application gets its own executor processes，所以各application间是独立的。
2 spark可以使用多种 cluster manager，包括 Spark’s own standalone cluster manager, Mesos or YARN。
3 driver program 需要监听和接收its executors，所以driver对于各executers必须是网络可达的。
4 因为driver调度tasks on the cluster, 所以driver节点和worker节点最好在一个局域网中。
Spark重要概念
- Driver：这是监督Spark作业或程序端到端执行的主程序。 它与集群的资源管理器进行资源的协商，并将程序编排成尽可能小的数据本地并行编程单元。
- Executors：在任何Spark任务中，可以有一个或多个executor，即执行由drive委派的较小任务的进程。 executor处理数据，最好是本地节点的，并将结果存储在内存和/或磁盘中。
- Job：这是对任何一组数据执行的操作的集合。 典型的word count job涉及从任意来源读取文本文件，然后分离(splitting)并聚合(aggregating)这些字。
- Task：一个job可以拆分成更小的单位，以被称为task的孤立任务进行操作。 每个task由executor在一个数据分区上执行。
- DAG：Spark引擎中的任何Spark工作都由DAG的操作代表。 DAG按顺序表示Spark操作的逻辑执行。
- Stages：Spark作业可以按逻辑划分为多个stage，每个stage代表一组具有相同的shuffle依赖关系的任务，即发生数据shuffle的任务。注：shuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识,同时影响 Spark 执行速度的关键步骤.
Spark on Yarn
Yarn
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yarn最基本的思想是分离资源管理和job调度/监管。
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yarn三大组件：
- ResourceManager ：负责整个集群的资源管理和分配，是一个全局的资源管理系统
- 两个核心组件：Scheduler 、ApplicationsManager。
- 调度器负责根据熟悉的容量、队列等约束，将资源分配给各种正在运行的应用程序。调度器不执行应用程序状态的监视或跟踪。
- 应用程序管理器负责接受作业提交，协商第一个容器以执行特定于应用程序的应用程序主机，并提供用于在失败时重新启动应用程序主容器的服务。每个应用程序管理器负责从调度程序协商适当的资源容器，跟踪其状态并监视进度。
- NodeManager：是每个节点上的资源和任务管理器，它是管理这台机器的代理，负责该节点程序的运行，以及该节点资源的管理和监控
- ApplicationMaster： 用 户 提 交 的 每 个 应 用 程 序 均 包 含 一 个 ApplicationMaster ， 它 可 以 运 行 在ResourceManager 以外的机器上。负责与 RM 调度器协商以获取资源（用 Container 表示）。
- ResourceManager ：负责整个集群的资源管理和分配，是一个全局的资源管理系统
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yarn 只提供运算资源的调度（用户程序向 yarn 申请资源，yarn 就负责分配资源）
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yarn与运行的用户程序完全解耦，意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序，比如 mapreduce、storm，spark，
Spark on Yarn
- 链接：http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html
- 总结：两种模式：cluster、client
$ ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options][app options]
$ ./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client
参考链接
https://blog.csdn.net/qq_33624952/article/details/79341034
https://blog.csdn.net/minge_se/article/details/79137085