spark cluster和spark client的区别---转载
Spark支持Yarn,Mesos,Standalone三种集群部署模式，它们的共同点：Master服务(Yarn ResourceManager,Mesos master,Spark standalone)来决定哪些应用可以运行以及在哪什么时候运行，Slave服务(Yarn NodeManger)运行在每个节点上，节点上实际运行着Executor进程，此外还监控着它们的运行状态以及资源的消耗
Spark On Yarn模式，又分cluster和client模式。cluster和client的最大区别在于，driver运行在哪里。
本篇文章，部分来自网络。
一，yarn-cluster工作流
spark-cluster工作流
yarn-cluster模式下作业执行流程：
1. 客户端生成作业信息提交给ResourceManager(RM)
2. RM在某一个NodeManager(由Yarn决定)启动container并将Application Master(AM)分配给该NodeManager(NM)
3. NM接收到RM的分配，启动Application Master并初始化作业，此时这个NM就称为Driver
4. Application向RM申请资源，分配资源同时通知其他NodeManager启动相应的Executor
5. Executor向NM上的Application Master注册汇报并完成相应的任务
二，yarn-client工作流
spark-client工作流
yarn-client模式下作业执行流程：
1. 客户端生成作业信息提交给ResourceManager(RM)
2. RM在本地NodeManager启动container并将Application Master(AM)分配给该NodeManager(NM)
3. NM接收到RM的分配，启动Application Master并初始化作业，此时这个NM就称为Driver
4. Application向RM申请资源，分配资源同时通知其他NodeManager启动相应的Executor
5. Executor向本地启动的Application Master注册汇报并完成相应的任务
三，spark-cluster和spark-client对比
| 模式 | 提交模式 | driver（main方法,用户程序） | ApplicationMaster | ResourceManager | NodeManager | Master | Worker | Container | Executor |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| spark on yarn(client) | –master yarn –deploy-mode client | driver运行在提交作业的机器上(可以看到程序打印日志) | 运行在某一台机器上，向RM申请资源（container）,杀死任务 | 管理资源，接受任务 | 根据RM命令，分配container | 无 | 无 | Container里面运行着Spark Executor | 运行在Container里里面运行Task |
| spark on yarn(cluster) | –master yarn –deploy-mode cluster | driver运行在集群上某个机器上（看不到日志，只可以看到running状态）,Driver在AppMaster执行 | 运行在集群某一台机器上，申请资源（container）,杀死任务. | 管理资源，接受任务 | 根据RM命令，分配container | 无 | 无 | Container里面运行着Spark Executor | 运行在Container里，里面运行Task |
spark-submit提交任务时，
cluster模式，会把jar包，分配到某一个nodemanager中，你是不知道的。但是可以通过命令，或者管理工具，去查找才能知道。并且日志无输出
[root@bigserver3 conf]# ps axu |grep -i jar
root 19676 2.2 3.4 2916432 394984 ? Sl 01:05 0:33 /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.191.b12-1.el7_6.x86_64/bin/java -Dproc_nodemanager -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/home/bigdata/hadoop/logs -Dyarn.log.dir=/home/bigdata/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=yarn-root-nodemanager-bigserver3.log -Dyarn.log.file=yarn-root-nodemanager-bigserver3.log -Dyarn.home.dir= -Dyarn.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,RFA -Dyarn.root.logger=INFO,RFA -Djava.library.path=/home/bigdata/hadoop/lib/native -Dyarn.policy.file=hadoop-policy.xml -server -Dhadoop.log.dir=/home/bigdata/hadoop/logs -Dyarn.log.dir=/home/bigdata/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=yarn-root-nodemanager-bigserver3.log -Dyarn.log.file=yarn-root-nodemanager-bigserver3.log -Dyarn.home.dir=/home/bigdata/hadoop -Dhadoop.home.dir=/home/bigdata/hadoop -Dhadoop.root.logger=INFO,RFA -Dyarn.root.logger=INFO,RFA -Djava.library.path=/home/bigdata/hadoop/lib/native -classpath /home/bigdata/hadoop/etc/hadoop:/home/bigdata/hadoop/etc/hadoop:/home/bigdata/hadoop/etc/hadoop:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/common/*:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn/*:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/bigdata/hadoop/contrib/capacity-scheduler/*.jar:/bigdata/hadoop/contrib/capacity-scheduler/*.jar:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn/*:/home/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/home/bigdata/hadoop/etc/hadoop/nm-config/log4j.properties org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.NodeManager
root 23024 0.0 0.0 113136 1216 ? Ss 01:15 0:00 /bin/bash -c /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.191.b12-1.el7_6.x86_64/bin/java -server -Xmx512m -Djava.io.tmpdir=/bigdata/hadoop/tmp/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1551675014530_0010/container_e61_1551675014530_0010_02_000001/tmp -Dspark.yarn.app.container.log.dir=/home/bigdata/hadoop/logs/userlogs/application_1551675014530_0010/container_e61_1551675014530_0010_02_000001 org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster --class 'netjoy.spark_sql.track_app.run' --jar file:/home/bigdata/web/target/sparkApp3-1.0-SNAPSHOT.jar --arg 'debug' --properties-file /bigdata/hadoop/tmp/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1551675014530_0010/container_e61_1551675014530_0010_02_000001/__spark_conf__/__spark_conf__.properties 1> /home/bigdata/hadoop/logs/userlogs/application_1551675014530_0010/container_e61_1551675014530_0010_02_000001/stdout 2> /home/bigdata/hadoop/logs/userlogs/application_1551675014530_0010/container_e61_1551675014530_0010_02_000001/stderr
client模块，jar包跑在本地，进程日志输出，都是可以获取的。可控性比较强。
四，正式环境用spark-cluster，还是spark-client
1，appmanager和nodemanger是不是在同一网段。
2，整个spark on yarn集群节点数，有多少
本人主要参考以上二点；
如果节点数很多，采用spark-cluster，这样可以资源均衡。
如果在appmanager和nodemanger不在同一网段，采用spark-cluster模式，减少网络延迟。
如果节点数少，又在同一网段，client模式和cluster模式，都是可以的。
就算正式环境采用了spark-cluster模式，在刚上线时也要采用spark-client模式，这样可以获取信息，都没有问题了，稳定了，在切换到spark-cluster模式。