Spark运行模式_spark自带cluster manager的standalone cluster模式（集群）
这种运行模式和"Spark自带Cluster Manager的Standalone Client模式（集群）"还是有很大的区别的。使用如下命令执行应用程序（前提是已经启动了spark的Master、Worker守护进程）不用启动Hadoop服务，除非你用到了HDFS的内容。
各节点启动的JVM进程情况如下：
master节点上的进程
提交应用程序的客户端上的进程
某worker节点上的进程
客户端的SparkSubmit进程会在应用程序提交给集群之后就退出（区别1）
Master会在集群中选择一个Worker进程生成一个子进程DriverWrapper来启动driver程序(区别2)
而该DriverWrapper 进程会占用Worker进程的一个core，所以同样的资源下配置下，会比第3种运行模式，少用1个core来参与计算(观察下图executor id 7的core数)（区别3）
应用程序的结果，会在执行driver程序的节点的stdout中输出，而不是打印在屏幕上（区别4）
standlone 情况下有两种：deploy-mode client 和deploy-mode cluster 的区别就是，client必须在集群上的某个节点执行，所谓的客户端，也就是说提交应用程序的节点要作为整个程序运行的客户端，也就是说这个节点必须从属于集群！而cluster顾名思义，就是集群的意思，可以理解为提交的程序在某个集群运行，也就是说提交的机器只需要拥有单机版的spark环境就行了，至于提交的地方是哪里通过spark://指定就行了，提交的机器只作为提交的功能，提交完了之后就和他无关了！（区别5）
转载自：
作者：俺是亮哥
链接：https://www.jianshu.com/p/65a3476757a5
來源：简书
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