Spark运行模式(local standalond,yarn-client,yarn-cluster,mesos-client,mesos-cluster)

spark部署在单台机器上面时，可以使用本地模式（Local）运行；当部署在分布式集群上面的时候，可以根据自己的情况选择Standalone模式（Spark自带的模式）、YARN-Client模式或者YARN-Cluster模式、Spark on Mesos模式。

本地单机模式

所有的Spark进程都运行在一台机器或一个虚拟机上面。Spark任务提交的方式为：

spark-submit master=local[3] ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi

local 使用一个Worker线程本地化运行SPARK(完全不并行)

local[*]使用逻辑CPU个数数量的线程来本地化运行Spark

local[K]使用K个Worker线程本地化运行Spark（理想情况下，K应该根据运行机器的CPU核数设定）

Spark on Standalone模式

Standalone模式是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既可以运行在Master节点上中，也可以运行在本地Client端。当用spark-shell交互式工具提交Spark的Job时，Driver在Master节点上运行；当使用spark-submit工具提交Job或者在Eclipse、IDEA等开发平台上使用”new SparkConf.setManager(“spark://master:7077”)”方式运行Spark任务时，Driver是运行在本地Client端上的。

spark://HOST:PORT连接到指定的Spark standalone master。默认端口是7077.

$./spark-shell --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 1g

Yarn-Client模式

Driver在客户端本地运行，这种模式可以使得Spark Application和客户端进行交互，因为Driver在客户端，所以可以通过webUI访问Driver的状态，默认是http://ip:4040访问，而YARN通过http:// ip:8088访问。

$./spark-shell --master YARN-client --num-executors 3 --executor-memory 1g

YARN-Cluster模式

当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：第一个阶段是把Spark的Driver作为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动；第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，然后为它向ResourceManager申请资源，并启动Executor来运行Task，同时监控它的整个运行过程，直到运行完成。

$./bin/spark-submit --master YARN-cluster --class xxx --executor-memory 512m xxx.jar

ResourceManager负责将集群的资源分配给各个应用使用，而资源分配和调度的基本单位是Container，其中封装了机器资源，如内存、CPU、磁盘和网络等，每个任务会被分配一个Container，该任务只能在该Container中执行，并使用该Container封装的资源。

YARN-Client 与 YARN-Cluster 区别

理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。

YARN-Cluster模式下，Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行，因而YARN-Cluster模式不适合运行交互类型的作业；

YARN-Client模式下，Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开。

Mesos Client模式

和YARN一样，Mesos在Spark中也分为client和cluster两种模式。使用client模式的话，Mesos框架直接在客户端运行，Driver在客户端本地运行。如果客户端关闭，那么驱动程序也就会停止运行。

使用下面的代码提交的spark任务就是client模式的。

在spark中使用messos

val conf = new SparkConf().setMaster("mesos://HOST:5050").setAppName("My app").set("spark.executor.uri", "<path to spark-2.1.0.tar.gz uploaded above>")
val sc = new SparkContext(conf)

或者：

./bin/spark-shell --master mesos://host:5050

Mesos Cluster模式

在Mesos的cluster模式中，driver程序在集群中运行，客户端的关闭不影响程序的运行。如果要使用cluster模式，在提交作业的时候需要指定–deploy-mode cluster.

./bin/spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master mesos://207.184.161.138:7077 \
  --deploy-mode cluster \
  --supervise \
  --executor-memory 20G \
  --total-executor-cores 100 \
  http://path/to/examples.jar \1000

Mesos的master的URL：

如果mesos只有一个master，master的url为：
mesos://host:5050如果messos有多个master（比如使用了zookeeper），master的url为：
mesos://zk://host1:2181,host2:2181,host3:2181/mesos

参考资料：

http://www.cnblogs.com/shishanyuan/archive/2015/08/19/4721326.html

http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-mesos.html