Spark on yarn--几种提交集群运行spark程序的方式

今天看了spark的yarn配置，本来想着spark在hadoop集群上启动之后，还需要配置spark才能让yarn来管理和调度spark的资源，原来启动master和worker之后就会让yarn来原理spark的资源，因为我使用了spark和hadoop集群的高可用，可能是不是这个问题呢，还不太清楚，暂且记住，等我再研究研究

因为我使用zookeeper集群来进行管理，所以我提交任务的时候

 ./spark-submit --class com.spark.wordcount --master spark://spark01.elk.com:7077,spark02.elk.com:7077 /root/jars/WordCount.jar

可以正常执行，我很好奇，所以去掉其中一个，也可以正常运行

 ./spark-submit --class com.spark.wordcount --master spark://spark01.elk.com:7077  /root/jars/WordCount.jar

因为看网上很多都是用yarn-client和yarn-cluster来提交到集群上运行的，所以我也试了一下，发现

./spark-submit --class com.spark.wordcount --master yarn-cluster /root/jars/WordCount.jar

通过这种方式也可以正常运行，

可以看出来它确实是提交到resourcemanager让它管理资源去了，但是运行

./spark-submit --class com.spark.wordcount --master yarn-client /root/jars/WordCount.jar运行时却报错了

很好奇为啥会出现这个问题，暂且留下，咱继续，

还有一种提交方式

./spark-submit --class com.spark.wordcount--deploy-mode client /root/jars/WordCount.jar

./spark-submit --class com.spark.wordcount--deploy-mode cluster
/root/jars/WordCount.jar

这两种方式又提交成功了，这很是奇怪。我还得研究研究

刚看了一下

yarn-client和yarn-cluster的主要区别

主要是任务调度taskschedule的区别，yarn-client是将任务调度的功能放在客户端，而yarn-cluster将任务放在资源管理器中