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 一、YARN模式运行机制

1.1  YARN Cluster模式

1.2 YARN Client模式

二、Standalone模式运行机制

2.1 Standalone Cluster模式

2.2 Standalone Client模式

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Spark支持多种集群管理器（Cluster Manager），分别为：

Standalone：独立模式，Spark原生的简单集群管理器，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统，使用Standalone可以很方便地搭建一个集群；

Hadoop YARN：统一的资源管理机制，在上面可以运行多套计算框架，如MR、Storm等。根据Driver在集群中的位置不同，分为yarn client（集群外）和yarn cluster（集群内部）

Apache Mesos：一个强大的分布式资源管理框架，它允许多种不同的框架部署在其上，包括Yarn。

K8S : 容器式部署环境。
实际上，除了上述这些通用的集群管理器外，Spark内部也提供了方便用户测试和学习的本地集群部署模式和Windows环境。由于在实际工厂环境下使用的绝大多数的集群管理器是Hadoop YARN，因此我们关注的重点是Hadoop YARN模式下的Spark集群部署。

表  Spark运行模式配置

Master URL	Meaning
local	在本地运行，只有一个工作进程，无并行计算能力。
local[K]	在本地运行，有 K 个工作进程，通常设置 K 为机器的 CPU 核心数量。
local[*]	在本地运行，工作进程数量等于机器的 CPU 核心数量。
spark://HOST:PORT	以 Standalone 模式运行，这是 Spark 自身提供的集群运行模式，默认端口号: 7077。详细文档见:Spark standalone cluster。
mesos://HOST:PORT	在 Mesos 集群上运行，Driver 进程和 Worker 进程运行在 Mesos 集群上，部署模式必须使用固定值:--deploy-mode cluster。详细文档见:MesosClusterDispatcher.
yarn-client	在 Yarn 集群上运行，Driver 进程在本地， Work 进程在 Yarn 集群上， 部署模式必须使用固定值:--deploy-mode client。Yarn  集群地址必须在 HADOOP_CONF_DIRorYARN_CONF_DIR  变量里定义。
yarn-cluster	在 Yarn 集群上运行，Driver 进程在 Yarn 集群上，Work 进程也在 Yarn 集群上，部署模式必须使用固定 值:--deploy-mode cluster。Yarn 集群地址必须在 HADOOP_CONF_DIRorYARN_CONF_DIR  变量里定义。

 一、YARN模式运行机制

1.1  YARN Cluster模式

执行脚本提交任务，实际是启动一个SparkSubmit的JVM进程；
SparkSubmit类中的main方法反射调用YarnClusterApplication的main方法；
YarnClusterApplication创建Yarn客户端，然后向Yarn服务器发送执行指令：bin/java ApplicationMaster；
Yarn框架收到指令后会在指定的NM中启动ApplicationMaster；
ApplicationMaster启动Driver线程，执行用户的作业；
AM向RM注册，申请资源；
获取资源后AM向NM发送指令：bin/java YarnCoarseGrainedExecutorBackend；
CoarseGrainedExecutorBackend进程会接收消息，跟Driver通信，注册已经启动的Executor；然后启动计算对象Executor等待接收任务
Driver线程继续执行完成作业的调度和任务的执行。
Driver分配任务并监控任务的执行。

注意：
SparkSubmit、ApplicationMaster和CoarseGrainedExecutorBackend是独立的进程；
Driver是独立的线程；
Executor和YarnClusterApplication是对象。

1.2 YARN Client模式

执行脚本提交任务，实际是启动一个SparkSubmit的JVM进程；
SparkSubmit类中的main方法反射调用用户代码的main方法；
启动Driver线程，执行用户的作业，并创建ScheduleBackend；
YarnClientSchedulerBackend向RM发送指令：bin/java ExecutorLauncher；
Yarn框架收到指令后会在指定的NM中启动ExecutorLauncher（实际上还是调用ApplicationMaster的main方法）；

object ExecutorLauncher {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    ApplicationMaster.main(args)
  }
}
AM向RM注册，申请资源；
获取资源后AM向NM发送指令：bin/java CoarseGrainedExecutorBackend；
CoarseGrainedExecutorBackend进程会接收消息，跟Driver通信，注册已经启动的Executor；然后启动计算对象Executor等待接收任务
Driver分配任务并监控任务的执行。

注意：
SparkSubmit、ApplicationMaster和YarnCoarseGrainedExecutorBackend是独立的进程；
Executor和Driver是对象。

 

二、Standalone模式运行机制

Standalone集群有4个重要组成部分，分别是：

Master(RM)：是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责；
Worker(NM)：是一个进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，主要负责两个职责，一个是用自己的内存存储RDD的某个或某些partition；另一个是启动其他进程和线程（Executor），对RDD上的partition进行并行的处理和计算
Driver：是一个进程，我们编写的 Spark 应用程序就运行在 Driver 上，由Driver 进程执行；
Executor：是一个进程，一个 Worker 上可以运行多个 Executor，Executor通过启动多个线程（task）来执行对 RDD 的 partition 进行并行计算，也就是执行我们对 RDD 定义的例如 map、flatMap、reduce 等算子操作。

2.1 Standalone Cluster模式

 下面这个图有点详细，但看起来比较费力(❤ ω ❤)

在Standalone Cluster模式下，任务提交后，Master会找到一个Worker启动Driver。Driver启动后向Master注册应用程序，Master根据submit脚本的资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后，Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，开始划分Stage，每个Stage生成对应的taskSet，之后将Task分发到各个Executor上执行。

2.2 Standalone Client模式

在Standalone Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行。Driver启动后向Master注册应用程序，Master根据submit脚本的资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后，Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，开始划分Stage，每个Stage生成对应的TaskSet，之后将Task分发到各个Executor上执行。