Spark部署三种方式介绍：YARN模式、Standalone模式、HA模式
1.YARN模式由谁来作为客户端提交作业给YARN？2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么？
3.Standalone模式dist目录的作用是什么？
4.recoveryDirectory最好是能够使用一个nfs的原因是什么？
Spark的部署让人有点儿困惑，有些需要注意的事项，本来我已经装成功了YARN模式的，但是发现了一些问题，出现错误看日志信息，完全看不懂那个错误信息，所以才打算翻译Standalone的部署的文章。第一部分，我先说一下YARN模式的部署方法。第二部分才是Standalone的方式。
我们首先看一下Spark的结构图，和hadoop的差不多。
1、YARN模式
采用yarn模式的话，其实就是把spark作为一个客户端提交作业给YARN，实际运行程序的是YARN，就不需要部署多个节点，部署一个节点就可以了。
把从官网下载的压缩包在linux下解压之后，进入它的根目录，没有安装git的，先执行yum install git安装git
1）运行这个命令： SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly
就等着吧，它会下载很多jar包啥的，这个过程可能会卡死，卡死的就退出之后，重新执行上面的命令。
2）编辑conf目录下的spark-env.sh（原来的是.template结尾的，删掉.template），添加上HADOOP_CONF_DIR参数HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf3）运行一下demo看看，能出结果 Pi is roughly 3.13794SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.9.3/spark-assembly_2.9.3-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar \
./spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \
--jar examples/target/scala-2.9.3/spark-examples-assembly-0.8.1-incubating.jar \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--args yarn-standalone \
--num-workers 3 \
--master-memory 1g \
--worker-memory 1g \
--worker-cores 1
2、Standalone模式
下面我们就讲一下怎么部署Standalone，参考页面是http://spark.incubator.apache.or ... ark-standalone.html。
这里我们要一个干净的环境，刚解压出来的，运行之前的命令的时候不能再用了，会报错的。
1）打开make-distribution.sh，修改SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0，然后执行./make-distribution.sh, 然后会生成一个dist目录，这个目录就是我们要部署的内容。官方推荐是先把master跑起来，再部署别的节点，大家看看bin目录下面的脚本，和hadoop的差不多的。行，那就先启动master，执行./bin/start-master.sh2）部署dist的目录到各个节点，然后通过这个命令来连接master节点./spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://IP:PORT3）然后在主节点查看一下http://localhost:8080 ，查看一下子节点是否在这里，如果在，就说明连接成功了。
4) 部署成功之后，想要在上面部署程序的话，在执行./spark-shell的时候，要加上MASTER这个参数。MASTER=spark://IP:PORT ./spark-shell
3、High Availability
Spark采用Standalone模式的话，Spark本身是一个master/slaves的模式，这样就会存在单点问题，Spark采用的是zookeeper作为它的active-standby切换的工具，设置也很简单。一个完整的切换需要1-2分钟的时间，这个时候新提交的作业会受到影响，之前提交到作业不会受到影响。
在spark-env.sh添加以下设置：
//设置下面三项JVM参数，具体的设置方式在下面
//spark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
//spark.deploy.zookeeper.url=192.168.1.100:2181,192.168.1.101:2181
// /spark是默认的，可以不写
//spark.deploy.zookeeper.dir=/spark
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop.Master:2181,hadoop.SlaveT1:2181,hadoop.SlaveT2:2181"
这里就有一个问题了，集群里面有多个master，我们连接的时候，连接谁？用过hbase的都知道是先连接的zookeeper，但是Spark采用的是另外的一种方式，如果我们有多个master的话，实例化SparkContext的话，使用spark://host1:port1,host2:port2这样的地址，这样它会同时注册两个，一个失效了，还有另外一个。
如果不愿意配置高可用的话，只是想失败的时候，再恢复一下，重新启动的话，那就使用FILESYSTEM的使用，指定一个目录，把当前的各个节点的状态写入到文件系统。spark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM
spark.deploy.recoveryDirectory=/usr/lib/spark/dataDir当 stop-master.sh来杀掉master之后，状态没有及时更新，再次启动的时候，会增加一分钟的启动时间来等待原来的连接超时。
recoveryDirectory最好是能够使用一个nfs,这样一个master失败之后，就可以启动另外一个master了。
飞哥，我想问一下，在standalone 模式下是FIFO调度作业。在yarn模式和mesos模式下，当多个作业提交是不是 并发执行 的啊？求解答，非常感谢！ 飞哥，我想问一下，standalone模式下提交作业是FIFO模式，那么在yarn和mesos模式下，多个作业提交时是否是并发执行的？ 天宇 发表于 2014-4-29 16:13
飞哥，我想问一下，standalone模式下提交作业是FIFO模式，那么在yarn和mesos模式下，多个作业提交时是否是 ...
Spark On Mesos模式：有两种调度模式
1) 粗粒度模式（Coarse-grained Mode）
2) 细粒度模式（Fine-grained Mode）
Spark On YARN模式：
目前仅支持粗粒度模式（Coarse-grained Mode）
pig2 发表于 2014-4-29 18:05
Spark On Mesos模式：有两种调度模式
1) 粗粒度模式（Coarse-grained Mode）
飞哥，看了你的文章受益匪浅。对如上面的问题我想问的是，spark在standalone模式下只支持FIFO模式，请问是否在集群中，多个Job提交的时候不支持并发执行？在Spark on mesos 和spark on yarn的情况下，spark中提交作业时是否也不支持多个Job作业的提交执行，谢谢！
本帖最后由 pig2 于 2014-5-4 17:42 编辑
Spark是支持多个作业同时运行的，否则一个作业被堵塞，整个集群都会被卡住，所以Spark是支持并发执行的，具体可以参考下面
Spark运行在的集群管理器提供了应用间调度的工具。在每个Spark应用中，由不同线程提交的多个“jobs”（Spark actions）可以同时运行。
在给定的Spark应用(已实例化SparkContext)中，如果在不同线程中，多个并行的工作可以同时运行。我们所说的“工作”，其实是一个Spark动作(如保存，收集等)或是任何想需要评估动作的任务。Spark的任务调度员是多线程安全的，它也支持这个用例来使应用服务多个请求(多用户查询).
启动Spark0.8，它可以在两个作业之间配置共享调度。Spark负责在作业之间轮换分配调度，所以，所有的作业都能得到一个大致公平的共享的集群资源。这就意味着即使有一个很长的作业在运行,花费时间较少的作业在提交之后，仍然能够立即获得资源，并且能够有很好的响应，而不是需要等待那个很长的作业运行完之后才能运行。这种模式最适合多用户设置。
下文引用自：Spark 作业调度--job执行方式介绍
本文是针对spark作业执行方式是否并发解惑的一篇文章。spark有三种作业调度方式，那么他们的调度方式什么？这里在下文的基础上分析一下：
首先我们知道不同的用户，对于一个集群可能会同时不断的提交作业，那么这些job是怎么执行的，这里困惑了不少刚接触spark的同学。其实无论是那种部署方式，他们都是有可能并发执行的，也就是可能是同时执行的。
下面引用下文的内容：
由不同线程提交的多个“jobs”（Spark actions）可以同时运行
这里我产生了疑问，什么是线程，main()函数是进程还是线程。引用下面内容
main是一个线程也是一个进程，一个java程序启动后它就是一个进程，进程相当于一个空盒，它只提供资源装载的空间，具体的调度并不是由进程来完成的，而是由线程来完成的。一个java程序从main开始之后，进程启动，为整个程序提供各种资源，而此时将启动一个线程，这个线程就是主线程，它将调度资源，进行具体的操作。
对于不同用户提交的.jar是可以理解为一个线程的，因此从下文得知
由不同线程提交的多个“jobs”（Spark actions）可以同时运行
无论是那种部署方式，我们的spark程序都是可以并发执行的。详细可以看下文。
都是高手哇，努力学习争取超过你们。哈哈 pig2 发表于 2014-3-13 02:28
Spark的部署让人有点儿困惑，有些需要注意的事项，本来我已经装成功了YARN模式的，但是发现了一些问题，出 ...
请教下一般生产哪种方式部署最多啊？
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