spark基于yarn的两种提交模式

一、spark的三种提交模式

1、第一种，Spark内核架构，即standalone模式，基于Spark自己的Master-Worker集群。

2、第二种，基于YARN的yarn-cluster模式。

3、第三种，基于YARN的yarn-client模式。

如果，你要切换到第二种和第三种模式，在提交spark应用程序的spark-submit脚本加上--master参数，设置为yarn-cluster，或yarn-client，即可。如果没设置，那么，就是standalone模式。

一、基于YARN的yarn-client模式

二、基于YARN的yarn-cluster模式

 三、yarn-cluster和yarn-client区别

1, yarn-client用于测试，因为,driver运行在本地客户端,负责调度application ,会与yarn集群产生超大量的网络通信，从而导致网卡流星激增，可能会被SA (运维)给警告。优点是，直接执行时，本地可以看到所有的log，方便调试.

2, yarn-cluster ，用于生产环境，因为driver运行在nodemanager ，没有网卡流星激增的问题。缺点在于，调试不方便，本地用spark-submit堤交后,看不到log，只能通过yarn applicaition-logs application_id这种命令来查看，麻烦

如果spark不依托于yarn，或者就是搭建一个spark集群，底层基于hdfs、hive大数据操作，或者hadoop版本低，没有yarn，就用standalone模式即可，

建议，做成分布式，提交应用的机器做成分布式（多几台），在实际提交的时候能够负载均衡，在不同的机器上面去提交，避免单台机器网卡流量激增问题，