一、yarn–client提交任务方式
1、提交命令
./spark-submit
--master yarn
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100或者
./spark-submit
--master yarn–client
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100或者
./spark-submit
--master yarn
--deploy-mode client
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 1002、执行原理图解
1）、执行流程
1、客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程
2、应用程序启动会向RS（ResourceManager）发送请求，启动AM（ApplicationMaster）的资源
3、RS收到请求，随机选择一台NM（NodeManager）启动AM。这里的NM相当于Standalone中的Worker节点。
4、AM启动后，会向RS请求一批container资源，用于启动Executor。
5、RS会找到一批NM返回给AM，用于启动Executor。
6、AM会向NM发送命令启动Executor
7、Executor启动后，会反向注册给Driver，Driver 发送task到Executor，执行情况和结果返回给Driver端。
2）、总结
Yarn-client模式同样是适用于测试，因为Driver运行在本地，Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信，会造成客户机网卡流量的大量增加.
注意：ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能，并没有作业调度的功能。
二、yarn-cluster提交任务方式
1、提交命令
./spark-submit
--master yarn
--deploy-mode cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100或者
./spark-submit
--master yarn-cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 1002、执行原理图解
1）、执行流程
- 客户机提交Application应用程序，发送请求到RS(ResourceManager),请求启动AM(ApplicationMaster)。
- RS收到请求后随机在一台NM(NodeManager)上启动AM（相当于Driver端）。
- AM启动，AM发送请求到RS，请求一批container用于启动Executor。
- RS返回一批NM节点给AM。
- AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。
- Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。
2）、总结
Yarn-Cluster主要用于生产环境中，因为Driver运行在Yarn集群中某一台nodeManager中，每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的，不会产生某一台机器网卡流量激增的现象，缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。
原文地址:https://blog.csdn.net/yaya_jn/article/details/134576546
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