在Spark Standalone模式下，集群资源调度由Master节点负责。Spark也可以将资源调度交给YARN来负责，其好处是YARN支持动态资源调度。Standalone模式只支持简单的固定资源分配策略，每个任务固定数量的core，各Job按顺序依次分配资源，资源不够时排队等待。这种策略适用单用户的场景，但在多用户时，各用户的程序差别很大，这种简单粗暴的策略很可能导致有些用户总是分配不到资源，而YARN的动态资源分配策略可以很好地解决这个问题。关于资源调度，第3章中还会详细讲解。
另外，YARN作为通用的资源调度平台，除了为Spark提供调度服务外，还可以为其他子系统（比如Hadoop MapReduce、Hive）提供调度，这样由YARN来统一为集群上的所有计算负载分配资源，可以避免资源分配的混乱无序。
在Spark Standalone集群部署完成之后，配置Spark支持YARN就相对容易多了，只需要进行如下两步操作。
(1) 在conf/spark-env.sh中增加一项配置HADOOP_CONF_DIR，指向Hadoop集群的配置文件目录，比如：
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/rt_cluster/hadoop-2.6.0/conf这里配置同样需要分发至所有节点。
(2) 重启集群。
另外，即便不部署Hadoop集群，Spark程序还是可以访问HDFS文件的：添加一些依赖的jar文件，然后通过以hdfs://开头的完整路径即可。但缺点也很明显，因为HDFS与Spark节点是分离的，数据移动成本很高，大部分情况下都会大于计算成本，因此应用的局限性很明显，不适合大数据量时的计算。
经过上述的部署，Spark可以很方便地访问HDFS上的文件，而且Spark程序在计算时，也会让计算尽可能地在数据所在的节点上进行，节省移动数据导致的网络IO开销。
Spark程序由Master还是YARN来调度执行，是由Spark程序在提交时决定的。以计算圆周率Pi的示例程序为例，Spark程序的提交方式是：
代码语言：javascript复制$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://<active-master-ip>:<port>
lib/spark-examples*.jar
10其中参数--master决定调度方式：如果该参数的值以spark://开头，则使用Spark自己的Master节点来调度；如果其值是yarn-client或yarn-cluster，则是使用YARN来调度，而YARN的具体地址会从前面配置的Hadoop配置目录下的配置文件中得到。
YARN调度有如下两种模式。
- yarn-cluster模式。YARN会先在集群的某个节点上为Spark程序启动一个称作Master的进程，然后Driver程序会运行在这个Master进程内部，由这个Master进程来启动Driver程序，客户端完成提交的步骤后就可以退出，不需要等待Spark程序运行结束。这是一种非常适合生产环境的运行方式。
- yarn-client模式。跟yarn-cluster模式类似，这也有一个Master进程，但Driver程序不会运行在Master进程内部，而是运行在本地，只是通过Master来申请资源，直至程序运行结束。这种模式非常适合需要交互的计算。
Spark程序在运行时，大部分计算负载由集群提供，但Driver程序本身也会有一些计算负载。在yarn-cluster模式下，Driver进程在集群中的某个节点上运行，基本不占用本地资源。而在yarn-client模式下，Driver会对本地资源造成一些压力，但优势是Spark程序在运行过程中可以进行交互。所以，建议只在有交互需求的情况下才使用yarn-client模式，其他都使用yarn-cluster模式。
下面还是以计算圆周率为例来说明，因为不需要本地交互，所有可以使用yarn-cluster模式来运行：
代码语言：javascript复制$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn-cluster
lib/spark-examples*.jar
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