spark运行模式

spark运行模式列表
基本上，spark的运行模式取决于传递给sparkcontext的deployMode和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master有LOCAL、YARN 、STANDALONE 、MESOS 模式。而deploy-mode必须是cluster、client的一种
spark 1.6里面用数字表示了启动的模式

// Cluster managers  private val YARN = 1  private val STANDALONE = 2  private val MESOS = 4  private val LOCAL = 8  private val ALL_CLUSTER_MGRS = YARN | STANDALONE | MESOS | LOCAL  // Deploy modes  private val CLIENT = 1  private val CLUSTER = 2  private val ALL_DEPLOY_MODES = CLIENT | CLUSTER    // Set the cluster manager    val clusterManager: Int = args.master match {      case m if m.startsWith("yarn") => YARN      case m if m.startsWith("spark") => STANDALONE      case m if m.startsWith("mesos") => MESOS      case m if m.startsWith("local") => LOCAL      case _ => printErrorAndExit("Master must start with yarn, spark, mesos, or local"); -1    }    // Set the deploy mode; default is client mode    var deployMode: Int = args.deployMode match {      case "client" | null => CLIENT      case "cluster" => CLUSTER      case _ => printErrorAndExit("Deploy mode must be either client or cluster"); -1    }

总体上来说，这些运行模式都基于一个相似的工作流程，不同运行模式的主要区别就在于他们有自己特定的资源分配和任务调度模块，用来执行实际的计算任务。1、standalone：需要部署spark到相关节点，包括master和worker2、yarn-cluster：driver和executor都运行在yarn集群中3、yarn-client：driver运行在本地，executor运行在yarn集群中

Spark基本工作流程
spark的application在运行的时候，首先在driver程序中会创建sparkcontext作为调度的总入口，在其初始化过程中会分别创建DAGScheduler进行stage调度和TaskScheduler进行task调度两个模块，DAGScheduler模块是基于stage的调度模块，它为每个spark job计算具有依赖关系的多个stage任务阶段，然后将每个stage划分为具体的一组任务(通常会考虑数据的本地性等)以taskset的形式提交给底层的TaskScheduler模块来具体执行，TaskScheduler负责具体启动任务，监控和汇报任务情况，而任务运行所需要的资源需要向cluster Manager申请

每个spark application都有自己的executor进程，此进程的生命周期和整个application的生命周期相同，此进程内部维持着多个线程来并行的执行分配给它的task，这种运行形式有利于进行不同application之间的资源，调度隔离，但也意味着不同application之间难以做到相互通信和信息交换
由于driver负责所有任务调度，所以它应该尽可能的靠近worker节点，如果能在一个网络中那就更好不过了，
目前常用spark-submit工具来提交spark application，其基本提交格式为

./bin/spark-submit \  --class <main-class> \  --master <master-url> \  --deploy-mode <deploy-mode> \  --conf <key>=<value> \  ... # other options  <application-jar> \  [application-arguments]

其他参数中可以指定driver和executor相关的配置信息可以见官网
http://spark.apache.org/docs/1.6.2/configuration.html