运行模式
Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行，在 main 程序中通过 SparkContext 来协调（称之为 driver 程序）
1.每个应用获取到它自己的 Executor 进程，它们会保持在整个应用的生命周期中并且在多个线程中运行 Task（任务）。这样做的优点是把应用互相隔离，在调度方面（每个 driver 调度它自己的 task）和 Executor 方面（来自不同应用的 task 运行在不同的 JVM 中）。然而，这也意味着若是不把数据写到外部的存储系统中的话，数据就不能够被不同的 Spark 应用（SparkContext 的实例）之间共享。
2.Spark 是不知道底层的 Cluster Manager 到底是什么类型的。只要它能够获得 Executor 进程，并且它们可以和彼此之间通信，那么即使是在一个也支持其它应用的 Cluster Manager（例如，Mesos / YARN）上来运行它也是相对简单的。
3.Driver 程序必须在自己的生命周期内（例如，请看 在网络中配置 spark.driver.port 章节）监听和接受来自它的 Executor 的连接请求。同样的，driver 程序必须可以从 worker 节点上网络寻址（就是网络没问题）。
4.因为 driver 调度了集群上的 task（任务），更好的方式应该是在相同的局域网中靠近 worker 的节点上运行。如果您不喜欢发送请求到远程的集群，倒不如打开一个 RPC 至 driver 并让它就近提交操作而不是从很远的 worker 节点上运行一个 driver。
集群类型
1.Standalone – 包含在 Spark 中使得它更容易来安装集群的一个简单的 Cluster Manager。
2.Mesos – 一个通用的 Cluster Manager，它也可以运行 Hadoop MapReduce 和其它服务应用。
3.Hadoop YARN – Hadoop 2 中的 resource manager（资源管理器）。
Standalone
部署
启动集群：
spark根目录下
./sbin/start-master.sh启动之后可以在ip:8080上访问集群信息
运行程序 spark submit命令可以启动程序
spark-submit --class SparkSQLExample --master spark://ip:port /root/worspace/test-1.0.jar监控
Spark 的独立模式提供了一个基于 Web 的用户界面来监控集群。Master 和 每个 Worker 都有自己的 web 用户界面，显示集群和作业统计信息。默认情况下你可以在 8080 端口访问 Web UI 的主端口也可以在配置文件中或通过命令行选项进行更改。
在程序运行的时候可以在ip:4040监控运行状态
Hadoop YARN
部署
配置HADOOP_CONF_DIR
vim /etc/profile
#添加
HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
cd $SPARK_HOME/conf
vim spark-env.sh
#添加
HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_CONF_DIR
#启动hadoop
cd $HADOOP_HOME/sbin
./start-all.sh
#新建日志目录
mkdir /root/logs
#启动历史信息记录服务
cd $SPARK_HOME/sbin
./sbin/start-history-server.sh /root/logs
#启动应用
./bin/spark-submit --class SparkSQLExample --master yarn --deploy-mode cluster /root/worspace/test-1.0.jar监控
配置日志目录
cd $SPARK_HIME/conf
vim spark-defaults.conf
#添加
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir /root/logs/spark
spark.history.fs.logDirectory /root/logs/spark日志目录可以是本地目录也可以hdfs目录
监控地址 运行时：
ip:4040(spark)
ip:8088（hadoop）
ip:18080(spark历史)
