Spark主要有三种运行模式：

​ 本地模式通过多线程模拟分布式计算，通常用于对应用程序的简单测试。本地模式在提交应用程序后，将会在本地生成一个名为SparkSubmit的进程，该进程既负责程序的提交，又负责任务的分配、执行和监控等。

​ 使用Spark自带的资源调度系统，资源调度是Spark自己实现的。

​ 以YARN作为底层资源调度系统以分布式的方式在集群中运行。

​ Spark Standalone模式为经典的Master/Slave架构，资源调度是Spark自己实现的。在Standalone模式中，根据应用程序提交的方式不同，Driver（主控进程）在集群中的位置也有所不同。应用程序的提交方式主要有两种：client和cluster，默认是client。可以在向Spark集群提交应用程序时使用–deploy-mode参数指定提交方式。

当提交方式为client时，运行架构如下图所示：

​ Spark Standalone模式架构（client提交方式）

​ 集群的主节点称为Master节点，在集群启动时会在主节点启动一个名为Master的守护进程；从节点称为Worker节点，在集群启动时会在各个从节点上启动一个名为Worker的守护进程。 ​ Spark在执行应用程序的过程中会启动Driver和Executor两种JVM进程。

​ Driver为主控进程，负责执行应用程序的main()方法，创建SparkContext对象（负责与Spark集群进行交互），提交Spark作业，并将作业转化为Task（一个作业由多个Task任务组成），然后在各个Executor进程间对Task进行调度和监控。通常用SparkContext代表Driver。如图所示的架构中，Spark会在客户端启动一个名为SparkSubmit的进程，Driver程序则运行于该进程。

​ Executor为应用程序运行在Worker节点上的一个进程，由Worker进程启动，负责执行具体的Task，并存储数据在内存或磁盘上。每个应用程序都有各自独立的一个或多个Executor进程。

​ 当提交方式为cluster时，运行架构如下图所示:

​

​ Spark Standalone模式架构（cluster提交方式）

​ Standalone以cluster提交方式提交应用程序后，客户端仍然会产生一个名为SparkSubmit的进程，但是该进程会在应用程序提交给集群之后就立即退出。当应用程序运行时，Master会在集群中选择一个Worker启动一个名为DriverWrapper的子进程，该子进程即为Driver进程。

​ 进入Spark安装根目录，进入conf目录，执行以下操作：

(1)：复制spark-env.sh.template文件为spark-env.sh文件

(2): 修改spark-env.sh文件，添加以下内容：

(3): 启动Spark集群

进入Spark安装目录，执行以下命令，启动Spark集群：

启动完毕后，分别在各节点执行jps命令，查看启动的Java进程。若存在Master进程和Worker进程，则说明集群启动成功。

也可以在浏览器中访问网址http://虚拟机IP地址:8080，查看Spark的WebUI，查看Spark的WebUI，如图所示：

​ Spark On YARN模式遵循YARN的官方规范，YARN只负责资源的管理和调度，运行哪种应用程序由用户自己决定，因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序和Spark程序，YARN对每一个程序很好地实现了资源的隔离。这使得Spark与MapReduce可以运行于同一个集群中，共享集群存储资源与计算资源。

​ Spark On YARN模式与Standalone模式一样，也分为client和cluster两种提交方式。

​ Spark On YARN模式架构（client提交方式）

客户端会产生一个名为SparkSubmit的进程，Driver程序则运行于该进程中。

​ ResourceManager会在集群中选择一个NodeManager进程启动一个名为ApplicationMaster的子进程，该子进程即为Driver进程（Driver程序运行在其中）。

​ Spark On YARN模式的搭建比较简单，仅需要在YARN集群的一个节点上安装Spark即可，该节点可作为提交Spark应用程序到YARN集群的客户端。Spark本身的Master节点和Worker节点不需要启动。

​ 使用此模式需要修改Spark配置文件$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，添加Hadoop相关属性，指定Hadoop与配置文件所在目录，内容如下：

​

​ Spark提供了一个客户端应用程序提交工具spark-submit，使用该工具可以将编写好的Spark应用程序提交到Spark集群。

spark-submit的使用格式：

options：表示传递给spark-submit的控制参数；

app jar：表示提交的程序jar包（或Python脚本文件）所在位置；

app options：表示jar程序需要传递的参数，例如main()方法中需要传递的参数。

附表：

spark-submit的常用参数介绍

spark-submit的–master参数取值介绍

举个栗子：以Spark自带的求圆周率的程序提交为例：

注：上面命令中的\符号代表换行！

可通过：http://虚拟机IP:8080 查看提交的应用程序

可通过：http://虚拟机IP:8088/ 查看提交的应用程序

​ Spark带有交互式的Shell，可在Spark Shell中直接编写Spark任务，然后提交到集群与分布式数据进行交互，并且可以立即查看输出结果。Spark Shell提供了一种学习Spark API的简单方式，可以使用Scala或Python语言进行程序的编写。

​ 执行以下命令，可以查看Spark Shell的相关使用参数：

​ Spark Shell在Spark Standalone模式和Spark On YARN模式下都可以执行，与使用spark-submit进行任务提交时可以指定的参数及取值相同。唯一不同的是，Spark Shell本身为集群的client提交方式运行，不支持cluster提交方式，即使用Spark Shell时，Driver运行于本地客户端，而不能运行于集群中。

​ 从启动过程的输出信息可以看出，Spark Shell启动时创建了一个名为sc的变量，该变量为类SparkContext的实例，可以在Spark Shell中直接使用。SparkContext存储Spark上下文环境，是提交Spark应用程序的入口，负责与Spark集群进行交互。除了创建sc变量外，还创建了一个spark变量，该变量是类SparkSession的实例，也可以在Spark Shell中直接使用。

​ 启动完成后，访问Spark WebUI http://虚拟机IP:8080查看运行的Spark应用程序，如图：

可以看到，Spark启动了一个名为Spark shell的应用程序（如果Spark Shell不退出，该应用程序就一直存在）。这说明，实际上Spark Shell底层调用了spark-submit进行应用程序的提交。与spark-submit不同的是，Spark Shell在运行时会先进行一些初始参数的设置，并且Spark Shell是交互式的。

​ 注意：若启动过程中报错如图所示，则说明Spark任务的内存分配过小，YARN直接将相关进程杀掉了。

此时只需要在Hadoop的配置文件yarn-site.xml中加入以下内容即可：

然后重启YARN即可。