运行Spark程序的几种模式

一. local 模式 -- 所有程序都运行在一个JVM中，主要用于开发时测试
    无需开启任何服务，可直接运行 ./bin/run-example 或 ./bin/spark-submit 如：
    ./bin/run-example SparkPi 10
    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[4] ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 100
    local[4] 代表会有4个线程（每个线程一个core）来并发执行应用程序。

此模式下，
        1. 这个SparkSubmit进程又当爹、又当妈，既是客户提交任务的Client进程、又是Spark的driver程序、还充当着Spark执行Task的Executor角色
        2.程序的运行状态可通过 http://<driver-node>:4040 查看，但是这是临时的，程序运行完后，这个UI也就失效了。我们可以启动Spark History Server，这
    样就可以看到历史运行程序的信息了。

开启Spark History Server，可以在spark-defaults.conf里配置如下信息：
    spark.eventLog.enabled             true
    spark.eventLog.dir                 hdfs://ubuntu1:9000/spark/eventlog
    spark.history.fs.logDirectory      hdfs://ubuntu1:9000/spark/eventlog
    
    通过： 192.168.137.11:18080 访问 history server //如果启动history的话

二. 测试或实验性质的本地伪集群运行模式（单机模拟集群） -- 在单机启动多个进程来模拟集群下的分布式场景
    无需开启任何服务，可直接运行如下命令：
    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local-cluster[2,3,512] ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 20
    local-cluster[x,y,z]参数：x代表要生成的executor数，y和z分别代表每个executor所拥有的core和memory数。
    遇到的问题：sc.executorMemory默认值是1024M,如果我们设置的z的值比1024小的话，就会抛错。可以在spark-defaults.conf 里配置sc.executorMemory的大小。如：
    spark.executor.memory              512m
    设置成512(单位M)的原因是：用的是本地VM，总共内存也没多少。但是如果设置小于450m的话，还是会报错。
    此模式下：SparkSubmit依然充当全能角色，又是Client进程，又是driver程序，还有点资源管理的作用
    
    
三. Spark自带Cluster Manager的Standalone Client模式（集群）
    需要先启动Spark的Master和Worker守护进程。提交一个任务的命令如下：
    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://ubuntu1:7077 ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 100
    此模式下，1. 会在所有有Worker进程的节点上启动Executor来执行应用程序。
              2. Master进程做为cluster manager，用来对应用程序申请的资源进行管理；
              3. SparkSubmit 做为Client端和运行driver程序；
              4. 运行结果在Shell里可见
    注意，Worker进程生成几个Executor，每个Executor使用几个core，这些都可以在spark-env.sh里面配置

需要配置项：
    1. slaves 文件
    2. spark-env.sh
        export JAVA_HOME=/opt/programs/jdk1.8.0_131        
        export SPARK_MASTER_IP=ubuntu1
        export SPARK_WORKER_CORES=2
        export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=512m
        export SPARK_WORKER_MEMORY=512m
        export SPARK_DRIVER_MEMORY=512m
    
    提交一个Spark程序后，可以通过下面的UI查看任务运行状态。
    UI: 192.168.137.11:8080
        192.168.137.11:18080 //如果启动history的话

四. spark自带cluster manager的standalone cluster模式（集群）
    需要先启动Spark的Master和Worker守护进程。提交一个任务的命令如下：
    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://ubuntu1:7077 --deploy-mode cluster  ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 50
    此模式下，1. 客户端的SparkSubmit进程会在应用程序提交给集群之后就退出。所以在shell里，运行结果不可见
              2. 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
              3. 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
              4. 应用程序的结果，会在执行driver程序的节点的stdout中输出
    
    需要配置项：同（三）

五. 基于YARN的Resource Manager的Client模式（集群）
    需要先启动 Hadoop 的 YARN。不需要启动Spark的Master、Worker守护进程。运行如下命令
    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client  ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 100
    此模式下：1. 在Resource Manager节点上提交应用程序，会生成SparkSubmit进程，该进程会执行driver程序。
              2. RM会在集群中的某个NodeManager上，启动一个ExecutorLauncher进程，来做为ApplicationMaster
              3. 也会在多个NodeManager上生成CoarseGrainedExecutorBackend进程来并发的执行应用程序
              
    
    Yarn 集群模式需要配置项：
    1. spark-env.sh
    export JAVA_HOME=/opt/programs/jdk1.8.0_131    
    export HADOOP_HOME=/opt/programs/hadoop-2.7.3
    export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
    export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
    export SPARK_HOME=/opt/programs/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7

六. 基于YARN的Resource Manager的Cluster模式（集群）
    需要先启动 Hadoop 的 YARN。不需要启动Spark的Master、Worker守护进程。运行如下命令
    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster  ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 100
    此模式下：1. 在Resource Manager端提交应用程序，会生成SparkSubmit进程，该进程只用来做Client端，应用程序提交给集群后，就会删除该进程。
              2. Resource Manager在集群中的某个NodeManager上运行ApplicationMaster，该AM同时会执行driver程序
              3. 紧接着，会在各NodeManager上运行CoarseGrainedExecutorBackend来并发执行应用程序
              4. 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。
              
    
    Yarn 集群模式需要配置项：同(五)