Hadoop概念学习系列之谈hadoop/spark里为什么都有，YARN呢？（四十一）

　　在Hadoop集群里，有三种模式:

　　1、本地模式

　　2、伪分布模式

　　3、全分布模式

　　在Spark集群里，有四种模式：

1、local单机模式
　　结果xshell可见：
　　./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100
　　这里写local，就是local[1]

2、standalone集群模式
　　需要的配置项
　　1, slaves文件
　　　　spark002
　　　　spark003
　　2, spark-env.sh
　　　　export JAVA_HOME=/usr/soft/jdk1.7.0_71
　　　　export SPARK_MASTER_IP=spark001
　　　　export SPARK_MASTER_PORT=7077
　　　　export SPARK_WORKER_CORES=1
　　　　export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
　　　　export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

3、standalone集群模式
　　之client模式：
　　结果xshell可见：
　　./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://spark001:7077 --executor-memory 1G --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100

3、standalone集群模式
之cluster模式：
　　结果spark001:8080里面可见！
　　./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://spark001:7077 --deploy-mode cluster --supervise --executor-memory 1G --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100
　　--supervise是进程监控

4、Yarn集群模式
　　需要的配置项
　　1, spark-env.sh
　　　　export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_INSTALL/etc/hadoop
　　　　export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_INSTALL/etc/hadoop
　　　　export SPARK_HOME=/usr/hadoopsoft/spark-1.3.1-bin-hadoop2.4
　　　　export SPARK_JAR=/usr/hadoopsoft/spark-1.3.1-bin-hadoop2.4/lib/spark-assembly-1.3.1-hadoop2.4.0.jar
　　　　export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
　　2, ~/.bash_profile
　　配置好hadoop环境变量

4、Yarn集群模式
client模式：
　　结果xshell可见：
　　./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client --executor-memory 1G --num-executors 1 ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100

4、Yarn集群模式
cluster模式：
　　结果spark001:8088里面可见！
　　./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster --executor-memory 1G --num-executors 1 ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100

　　hadoop/spark里为什么都有，YARN呢？

　　答：普通OS（操作系统）的功能主要是为处理器管理、存储器管理、设备管理、文件管理、作业管理和用户接口。

在集群环境下，HDFS已经负责了文件管理，而设备概念较弱，故YARN主要负责统一管理集群内服务器的计算资源（主要包括CPU和内存资源）、作业调度和用户接口。