随着Spark的应用越来越广泛，对支持多资源管理器应用程序部署工具的需求也越来越迫切。Spark1.0.0的出现，这个问题得到了逐步改善。从Spark1.0.0开始，Spark提供了一个容易上手的应用程序部署工具bin/spark-submit，可以完成Spark应用程序在local、Standalone、YARN、Mesos上的快捷部署。
1：使用说明
进入$SPARK_HOME目录，输入bin/spark-submit –help可以得到该命令的使用帮助。
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$ bin/spark-submit –help
Usage: spark-submit [options] [app options]
Options:
–master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.
–deploy-mode DEPLOY_MODE driver运行之处，client运行在本机，cluster运行在集群
–class CLASS_NAME 应用程序包的要运行的class
–name NAME 应用程序名称
–jars JARS 用逗号隔开的driver本地jar包列表以及executor类路径
–py-files PY_FILES 用逗号隔开的放置在Python应用程序PYTHONPATH上的.zip, .egg, .py文件列表
–files FILES 用逗号隔开的要放置在每个executor工作目录的文件列表
–properties-file FILE 设置应用程序属性的文件放置位置，默认是conf/spark-defaults.conf
–driver-memory MEM driver内存大小，默认512M
–driver-java-options driver的java选项
–driver-library-path driver的库路径Extra library path entries to pass to the driver
–driver-class-path driver的类路径，用–jars 添加的jar包会自动包含在类路径里
–executor-memory MEM executor内存大小，默认1G
Spark standalone with cluster deploy mode only:
–driver-cores NUM driver使用内核数，默认为1
–supervise 如果设置了该参数，driver失败是会重启
Spark standalone and Mesos only:
–total-executor-cores NUM executor使用的总核数
YARN-only:
–executor-cores NUM 每个executor使用的内核数，默认为1
–queue QUEUE_NAME 提交应用程序给哪个YARN的队列，默认是default队列
–num-executors NUM 启动的executor数量，默认是2个
–archives ARCHIVES 被每个executor提取到工作目录的档案列表，用逗号隔开
关于以上spark-submit的help信息，有几点需要强调一下：
关于–master –deploy-mode，正常情况下，可以不需要配置–deploy-mode，使用下面的值配置–master就可以了，使用类似 –master spark://host:port –deploy-mode cluster会将driver提交给cluster，然后就将worker给kill的现象。
Master URL | 含义 |
local | 使用1个worker线程在本地运行Spark应用程序 |
local[K] | 使用K个worker线程在本地运行Spark应用程序 |
local[*] | 使用所有剩余worker线程在本地运行Spark应用程序 |
spark://HOST:PORT | 连接到Spark Standalone集群，以便在该集群上运行Spark应用程序 |
mesos://HOST:PORT | 连接到Mesos集群，以便在该集群上运行Spark应用程序 |
yarn-client | 以client方式连接到YARN集群，集群的定位由环境变量HADOOP_CONF_DIR定义，该方式driver在client运行。 |
yarn-cluster | 以cluster方式连接到YARN集群，集群的定位由环境变量HADOOP_CONF_DIR定义，该方式driver也在集群中运行。 |
如果要使用–properties-file的话，在–properties-file中定义的属性就不必要在spark-sumbit中再定义了，比如在conf/spark-defaults.conf 定义了spark.master，就可以不使用–master了。关于Spark属性的优先权为：SparkConf方式 > 命令行参数方式 >文件配置方式，具体参见Spark1.0.0属性配置。
和之前的版本不同，Spark1.0.0会将自身的jar包和–jars选项中的jar包自动传给集群。
Spark使用下面几种URI来处理文件的传播：
file:// 使用file://和绝对路径，是由driver的HTTP server来提供文件服务，各个executor从driver上拉回文件。
hdfs:, http:, https:, ftp: executor直接从URL拉回文件
local: executor本地本身存在的文件，不需要拉回；也可以是通过NFS网络共享的文件。
如果需要查看配置选项是从哪里来的，可以用打开–verbose选项来生成更详细的运行信息以做参考。
2：测试环境
测试程序来源于使用IntelliJ IDEA开发Spark1.0.0应用程序，将测试其中的WordCount1和WordCount2这两个Class。
测试数据来源于搜狗的用户查询日志(SogouQ)，详见Spark1.0.0 开发环境快速搭建，虽然用这个数据集测试不是很理想，但由于其完整版足够大，可以分割其中部分数据进行测试，在加上其他例程需要使用，将就采用了这个数据集。实验中分别截取100000行（SogouQ1.txt）和200000行（SogouQ2.txt）做实验。
3：准备工作
A：集群
切换到用户hadoop启动Spark1.0.0 开发环境快速搭建中搭建的虚拟集群
[hadoop@hadoop1 ~]$ su – hadoop
[hadoop@hadoop1 ~]$ cd /app/hadoop/hadoop220
[hadoop@hadoop1 hadoop220]$ sbin/start-all.sh
[hadoop@hadoop1 hadoop220]$ cd ../spark100/
[hadoop@hadoop1 spark100]$ sbin/start-all.sh
B：客户端
在客户端切换到用户hadoop并切换到/app/hadoop/spark100目录，将实验数据上传hadoop集群，然后将使用IntelliJ IDEA开发Spark1.0.0应用程序生成的程序包复制过来。
mmicky@wyy:~/data$ su – hadoop
hadoop@wyy:~$ cd /app/hadoop/hadoop220
hadoop@wyy:/app/hadoop/hadoop220$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /dataguru/data
hadoop@wyy:/app/hadoop/hadoop220$ bin/hdfs dfs -put /home/mmicky/data/SogouQ1.txt /dataguru/data/
hadoop@wyy:/app/hadoop/hadoop220$ bin/hdfs dfs -put /home/mmicky/data/SogouQ2.txt /dataguru/data/
检查SogouQ1.txt的块分布，以后数据本地性分析的时候会用到
hadoop@wyy:/app/hadoop/hadoop220$ bin/hdfs fsck /dataguru/data/SogouQ1.txt -files -blocks -locations -racks
Connecting to namenode via http://hadoop1:50070
FSCK started by hadoop (auth:SIMPLE) from /192.168.1.111 for path /dataguru/data/SogouQ1.txt at Sat Jun 14 03:47:39 CST 2014
/dataguru/data/SogouQ1.txt 108750574 bytes, 1 block(s): OK
0. BP-1801429707-192.168.1.171-1400957381096:blk_1073741835_1011 len=108750574 repl=1 [/default-rack/192.168.1.171:50010]
检查SogouQ2.txt的块分布，以后数据本地性分析的时候会用到
hadoop@wyy:/app/hadoop/hadoop220$ bin/hdfs fsck /dataguru/data/SogouQ2.txt -files -blocks -locations -racks
Connecting to namenode via http://hadoop1:50070
FSCK started by hadoop (auth:SIMPLE) from /192.168.1.111 for path /dataguru/data/SogouQ2.txt at Sat Jun 14 03:48:07 CST 2014
/dataguru/data/SogouQ2.txt 217441417 bytes, 2 block(s): OK
0. BP-1801429707-192.168.1.171-1400957381096:blk_1073741836_1012 len=134217728 repl=1 [/default-rack/192.168.1.173:50010]
1. BP-1801429707-192.168.1.171-1400957381096:blk_1073741837_1013 len=83223689 repl=1 [/default-rack/192.168.1.172:50010]
切换到spark目录并复制程序包
hadoop@wyy:/app/hadoop/hadoop220$ cd ../spark100
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$ cp /home/mmicky/IdeaProjects/week2/out/artifacts/week2/week2.jar .
4：实验
下面给出了几种实验CASE的命令，具体的运行架构会抽取几个例子在Spark1.0.0 on Standalone 运行架构实例解析说明。
在使用spark-submit提交spark应用程序的时候，需要注意以下几点：
集群外的客户机向Spark Standalone部署Spark应用程序时，要注意事先实现该客户机和Spark Standalone之间的SSH无密码登录。
向YARN部署spark应用程序的时候，注意executor-memory的大小，其内存加上container要使用的内存（默认值是1G）不要超过NM可用内存，不然分配不到container来运行executor。
关于python程序的部署可以参考Spark1.0.0 多语言编程之python实现 和 Spark1.0.0 on YARN 模式部署 。
