hadoop版本： 2.8.0 spark 版本： 2.2.0
1.Cluster模式运行机制：
1.2 原理图：
1.2 具体过程：
Spark Driver首先作为一个ApplicationMaster在YARN集群中启动，客户端提交给ResourceManager的每一个job都会在集群的NodeManager节点上分配一个唯一的ApplicationMaster，由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用。具体过程：
1. 由client向ResourceManager提交请求，并上传jar到HDFS上
这期间包括四个步骤：
a).连接到RM
b).从RM的AM（ApplicationManager ）中获得metric、queue和resource等信息。
c). upload app jar 等 jar
d).设置运行环境和container上下文（launch-container.sh等脚本)
2. ResouceManager向NodeManager申请资源，创建Spark ApplicationMaster（每个SparkContext都有一个ApplicationMaster）
3. NodeManager启动ApplicationMaster，并向ResourceManager注册
4. ApplicationMaster从HDFS中找到jar文件，启动SparkContext、DAGscheduler和YARN Cluster Scheduler
5. AM向ResourceManager注册申请container资源
6. ResourceManager通知NodeManager分配Container，这时可以收到来自AM关于container的报告。（每个container对应一个executor）
7. Spark ApplicationMaster直接和container（executor）进行交互，完成这个分布式任务。
1.3 运行机制之九阳神功
2.Client模式运行机制：
2.1 原理图：
2.2 具体过程：
在client模式下，Driver运行在Client上，通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。结束掉终端，相当于kill掉这个spark应用。一般来说，如果运行的结果仅仅返回到terminal上时需要配置这个。
客户端的Driver将应用提交给Yarn后，Yarn会先后启动ApplicationMaster和executor，另外ApplicationMaster和executor都 是装载在container里运行，container默认的内存是1G，ApplicationMaster分配的内存是driver- memory，executor分配的内存是executor-memory。同时，因为Driver在客户端，所以程序的运行结果可以在客户端显示，Driver以进程名为SparkSubmit的形式存在。
3. 总结说明：
如果使用spark on yarn 提交任务，一般情况，优先使用cluster模式，该模式，Driver运行在集群中，其实就是运行在ApplicattionMaster这个进程中，如果该进程出现问题，yarn会重启ApplicattionMaster（Driver），SparkSubmit的功能就是为了提交任务。
如果使用交互式的命令行，必须用Client模式，该模式，Driver是运行在SparkSubmit进程中，因为收集的结果，必须返回到命令行（即启动命令的那台机器上），该模式，一般测试，或者运行spark-shell、spark-sql这个交互式命令行时使用
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