Spark执行模式
Spark 有非常多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则执行在集群中，眼下能非常好的执行在 Yarn和 Mesos 中。当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，假设企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境。也是非常方便部署的。
- local(本地模式)：经常使用于本地开发測试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程;
- standalone(集群模式)：典型的Mater/slave模式，只是也能看出Master是有单点故障的；Spark支持ZooKeeper来实现 HA
- on yarn(集群模式)： 执行在 yarn 资源管理器框架之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算
- on mesos(集群模式)： 执行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理。Spark 负责任务调度和计算
- on cloud(集群模式)：比方 AWS 的 EC2，使用这个模式能非常方便的訪问 Amazon的 S3;Spark 支持多种分布式存储系统：HDFS 和 S3
Spark Standalone集群部署
准备工作
- 这里我下载的是Spark的编译版本号，否则须要事先自行编译
- Spark须要Hadoop的HDFS作为持久化层。所以在安装Spark之前须要安装Hadoop，这里Hadoop的安装就不介绍了，给出一个教程Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置
- 实现创建hadoop用户，Hadoop、Spark等程序都在该用户下进行安装
- ssh无password登录，Spark集群中各节点的通信须要通过ssh协议进行，这须要事先进行配置。
通过在hadoop用户的
.ssh文件夹下将其它用户的id_rsa.pub公钥文件内容拷贝的本机的authorized_keys文件里。就可以事先无登录通信的功能 - Java环境的安装，同一时候将JAVA_HOME、CLASSPATH等环境变量放到主文件夹的
.bashrc，执行source .bashrc使之生效
部署配置
这里配置工作须要以下几个步骤：
- 解压Spark二进制压缩包
- 配置conf/spark-env.sh文件
- 配置conf/slave文件
以下详细说明一下：
- 配置Spark的执行环境，将spark-env.sh.template模板文件复制成spark-env.sh。然后填写对应须要的配置内容：
export SPARK_MASTER_IP=hadoop1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORDER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=3g其它选项内容请參照以下的选项说明：
# Options for the daemons used in the standalone deploy mode:
# - SPARK_MASTER_IP, to bind the master to a different IP address or hostname
# - SPARK_MASTER_PORT / SPARK_MASTER_WEBUI_PORT, to use non-default ports for the master
# - SPARK_MASTER_OPTS, to set config properties only for the master (e.g. "-Dx=y")
# - SPARK_WORKER_CORES, to set the number of cores to use on this machine
# - SPARK_WORKER_MEMORY, to set how much total memory workers have to give executors (e.g. 1000m, 2g)
# - SPARK_WORKER_PORT / SPARK_WORKER_WEBUI_PORT, to use non-default ports for the worker
# - SPARK_WORKER_INSTANCES, to set the number of worker processes per node
# - SPARK_WORKER_DIR, to set the working directory of worker processes
# - SPARK_WORKER_OPTS, to set config properties only for the worker (e.g. "-Dx=y")
# - SPARK_HISTORY_OPTS, to set config properties only for the history server (e.g. "-Dx=y")conf/slave文件用户分布式节点的配置。这里仅仅须要在slave文件里写入该节点的主机名就可以将以上内容都配置好了，将这个spark文件夹复制到各个节点
scp -r spark hadoop@hadoop2:~接下来就能够启动集群了，在Spark文件夹中执行
sbin/start-all.sh，然后能够通过netstat -nat命令查看端口7077的进程，还能够通过浏览器訪问hadoop1:8080了解集群的概况
Spark Client部署
Spark Client的作用是。事先搭建起Spark集群，然后再物理机上部署client，然后通过该client提交任务给Spark集群。
因为上面介绍了Standalone分布式集群是怎样搭建的，这里仅仅需将集群上的spark文件夹拷贝过来。
最简单的Sparkclient訪问集群的方式就是通过Spark shell的方式：bin/spark-shell --master spark://hadoop1:7077这样就能够訪问集群了。
这样在浏览器的Spark集群界面上就能够看到Running Applications一栏中有Spark shell的应用在执行。
Spark Standalone伪分布式部署
伪分布式是在一台机器上进行部署来模拟分布式的集群，这里部署的过程和Standalone集群的部署是相似的，事前的工作都是一样的。这里仅仅是在配置文件里做对应的改动就能够了。
这里还是配置这两个文件：
配置conf/spark-env.sh文件
配置conf/slave文件
- 改动spark-env.sh文件，改动master的ip，这里主机名和用户ip分别在
/etc/hostname和/etc/hosts文件里进行配置
export SPARK_MASTER_IP=jason
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORDER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=3g- slave文件里。填写自己的主机名，比方我的主机名jason
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