spark集群部署模式概览
元素
一个spark应用包含运行在集群里的一系列进程，它们由主程序（称作driver）里的SparkContext对象协调。
运行图
SparkContext可以连接不同的集群管理器（ Spark的 standalone cluster manager/ Mesos/YARN），这层抽象使得spark可以利用不同的底层设施。集群管理器用于分配资源，spark应用的运行流程与其密切相关。在连接到集群管理器之后，spark首先在集群的各节点上获取executor（用来执行结算和存取数据）；然后，spark将你的代码(JAR/ Python files /..)发给executor；最后，由SparkContext分配任务给executor执行。
在这个架构中有几点值得注意：
- 各应用程序的executor进程是独立的，它们的生命周期为整个应用程序的运行周期，在多线程中运行任务。 这有利于各调度方（每个driver安排自己的任务）和各执行方（不同应用程序的任务运行在不同JVM中）之间彼此隔离。但是，这也意味着在不写入外部存储的情况下，不能跨Spark应用程序（SparkContext的实例）共享数据。
- Spark对底层群集管理器是不可见的。只要可以获取executor进程，并且彼此进行通信，即使在也支持其他应用程序（例如Mesos / YARN）的集群管理器上运行spark也很容易。
- driver必须在其生命周期中侦听并接收其executors的传入连接（例如，请参阅网络配置部分中的spark.driver.port）。因此，工作节点必须能从网络中寻址到驱动程序。
- 因为driver负责调度集群上的任务，所以它应该靠近工作节点运行，最好在一个局域网内。 如果要远程发送请求到集群，最好是向driver发起一个RPC，并让其从附近提交操作，而不是在远离工作节点的位置直接运行驱动程序。
集群管理器分类
目前支持如下几种管理器：
- Standalone - Spark内置，可以方便的部署集群
- Apache Mesos - 常用的集群管理器，可运行Hadoop Mapreduce 和服务程序
- Hadoop YARN - Hadoop2的资源管理器
- Kubernetes(试验性) - 试验性支持，开发中，更多可参加项目主页
应用提交
使用spark-submit脚本，可以将应用程序提交到一个任意类型的集群中运行，这里是详细文档：[application submission guide] 。
监控
每个driver都有一个web界面，可以监控其上运行的任务、executors和存储使用情况。具体参见：monitoring guide
任务调度
术语
| 术语 | 含义 |
|---|---|
| Application | Spark应用程序。包括driver程序和集群上的executor |
| Application jar | 一个jar包包含了用户的spark应用。用户jar包中不应该引入Hadoop/spark的库，它们会在运行时被添加 |
| Driver program | 运行main()函数并且创建SparkContext的进程 |
| Cluster manager | 用来从集群获取资源的外部服务 (例如standalone manager, Mesos, YARN) |
| Deploy mode | 决定driver进程在哪里运行。"cluster" 模式下运行在集群内；"client"模式下，submitter在集群外运行driver |
| Worker node | 集群内可以运行Application的节点 |
| Executor | 一个worker节点上运行的负责执行任务和存储数据的进程。每个Application拥有自己的executor |
| Task | 可以发送给executor执行的任务单位 |
| Job | 由多个Task组成的并行计算，响应Spark动作（例如save，collect）而产生；driver日志中可以看到此术语 |
| Stage | 每个job被分成更小的任务，称为相互依赖的stage（类似于Map、Reduce）;driver日志中可以看到此术语 |
