作为大数据的第二代代表性框架，Spark在大数据生态圈的地位，不必特意强调，大家也能看得清楚。Spark在学习初期，进行部署配置是非常关键的一个环节，今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Spark的几种部署方式。

　　Spark支持三种集群管理器

　　通常来说，Spark支持3种集群管理器(Cluster Manager)，分别为：

　　1.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;

　　2.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;

　　3.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map reduce、storm等，根据driver在集群中的位置不同，分为yarn client和yarn cluster。

　　实际上，除了上述这些通用的集群管理器外，Spark内部也提供了一些方便用户测试和学习的简单集群部署模式。由于在实际工作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。

　　Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值，个别模式还需要辅助的程序接口来配合使用，目前支持的Master字符串及URL包括：

　　–master MASTER_URL：决定了Spark任务提交给哪种集群处理。

　　–deploy-mode DEPLOY_MODE：决定了Driver的运行方式，可选值为Client或者Cluster。

　　Spark on Yarn作业提交流程

　　YARN Client模式

　　在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher，只负责向ResourceManager申请Executor内存。

　　ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

　　YARN Cluster模式

　　在YARN Cluster模式下，任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。

　　Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存，ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

　　关于大数据开发，Spark的几种部署方式，部署之后的运行，以上就为大家做了简单的介绍了。在大数据学习当中，Spark是需要重点攻克的一个框架，围绕Spark的生态圈，需要学习的内容还有很多。

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