以yarn-client方式提交spark任务，任务一直卡在ACCEPTED状态

问题背景

spark是以客户端的方式安装的，并没有启动spark的mesos集群，这时候的spark就相当与hive客户端。
以local模型和yarn-cluster方式提交任务，都能正确额执行，但是一yarn-client方式就卡在ACCEPTED

问题原因

在网上查了资料，都说是资源不够用，需要调整yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent从0.1改成0.5，但是我测试数据才几k，集群内存128G，所以我直接排除了这个原因
后来想到，只有yarn-client方式失败，那问题应该出来driver端。就查看了一下服务器的/etc/hosts，发现diver上有集群其他节点的IP等信息，但是其他节点没有driver配置信息
导致driver能访问到集群，但是集群其他节点访问不了driver
所以local模式可以执行
yarn-cluster上可以执行，是因为客户端只要把任务提交到yarn上，客户端就没有用了。
但是yarn-client方式，客户端是充当了driver，driver需要一直和集群有通信，所以接收不到resouceManager的反馈。任务就一直卡住了

解决办法：

有两个方法：
    1、在命令后面加上一个--conf spark.driver.host=$your_ip_address，后面直接填客户端机器的IP地址就行

spark-submit \
       --master yarn \
       --deploy-mode client \
       --num-executors 2 \
       --executor-memory 1G \
       --executor-cores 1 \
       --conf spark.driver.host=192.168.72.129\
        dmp_broadcast_data_day.py

    2、在集群其他节点上都把driver服务器的IP加上去。