客户那边需要快速出一个版本，开发的这块使用到的之前没怎么用过，比如用oozie调度spark程序时候，你可能在你本地调试代码没有问题，上传到集群上之后，运行就出各种错，加上我们使用的服务器配置很差，导致各种服务需要的资源都不都用，然后每天就是在各种配置，话不多说了，赶紧来复习一下spark；
大概从以下几点进行说明：
1、Spark有哪些特点
2、Spark的部署方式有哪些？
3、Spark提交作业流程？
Spark有哪些特点？
Spark有速度快、容错性高、通用性强、兼容性强等特点；
速度快
我们先来说一下rdd，rdd 全英文 Resilient Distributed Datasets。
Resilient：能复原的，弹回的，有弹性的。谈谈spark的内存机制，spark的内存整体分为堆内内存和堆外内存，而在内存的使用上又分为数据内存和运行内存，就是数据存储和程序运行。
Distributed 分布式，就指的是spark的partition，spark就是将一整块特别大的数据按照一定规则分到各个机器上，然后将代码也发送过去，每个分区执行完逻辑后，最后将结果汇总到一块就是最终的结果。
Datasets spark的数据处理快还要得益于它的数据的处理方式，就像早上坐地铁一样，大家排队上地铁，坐满之后等待下一个地铁过来，下一个地铁过来大家再坐上去，以此类推，也是它为什么称为pipeline处理方式。但是要注意的是，并不是每处理完一个rdd就交给这个下一个节点，一般是小批量的方式传递，这一般也是优化考虑的地方。
每一个rdd, 不管它经历了多少个算子，rdd只用来存储他们之间的关系，这样spark就会知道他的来龙去脉，当出现问题的时候，很容易根据记录的关系（r又称为“血缘关系”）重新计算出数据。
Spark把运算过程中间的数据（如：shuffle阶段产生的数据存放在内存，这样迭代计算效率会更高）；在计算时，为了节省内存，不把所有的数据一次全部加载到内存中，有一种设计模式叫迭代器模式。
Spark RDD迭代器模式是什么呢？
迭代器模式：在逻辑代码执行时，真正的逻辑并未执行，而是创建了新的迭代器，新的迭代器保存着对当前迭代器的引用从而形成链表，每个迭代器需要实现hasNext()，next()两个方法。当触发计算时，最后一个创建的迭代器会调用next方法，next方法会调用父迭代器的next方法。而且rdd之间是串联的关系，在一块就称为迭代器串联；
容错性高
相邻的两个RDD的关系称之为依赖关系,新的RDD依赖于旧的RDD,多个连续的RDD的依赖关系，称之为血缘关系；每个RDD会保存血缘关系,但每个RDD不会保存数据，如果在reduceByKey过程中出现错误时，由于RDD2不会保存数据，但可以根据血缘关系将数据源重新读取进行计算；黄色区域就是每个RDD保存的血缘关系，reducrByKey出现错误后，会根据RDD2存储的血缘关系重新计算。
通用性：
以Spark为基础建立起来的模块(库)有Spark SQL,Spark Streaming,MLlib和GraphX。我们可以很容易地在同一个应用中将这些库结合起来使用，以满足我们的实际需求。并且提供了transformation和action这两大类的多功能api。
兼容性：
Spark任务支持多种调度方式包括Yarn、mesos、Standalone等。可通过Spark直接对接大数据生态中Hbase、Hdfs、Kafka等多种数据源。
Spark的部署方式有哪些？
Spark有以下四种部署方式，分别是：Local，Standalone，Yarn，Mesos
本地模式（Local）
该模式运行任务不会提交在集群中，只在本节点执行，有两种情况：
本地模式: 测试或实验性质的本地运行模式 （单机）
运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非你要用到HDFS）。
Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地单机模式分三类：
local：只启动一个executor
local[k]:启动k个executor
local[*]：启动跟cpu数目相同的 executor
Yarn
通常，生产环境中，我们是把Spark程序在YARN中执行。而Spark程序在YARN中运行有两种模式，一种是Cluster模式、一种是Client模式。这两种模式的关键区别就在于Spark的driver是运行在什么地方。
client模式：
1、spark-submit脚本提交，Driver在客户端本地运行；
2、Client向RM申请启动AM，同时在SC（client上）中创建DAGScheduler和TaskScheduler。
3、RM收到请求之后，查询NM并选择其中一个，分配container，并在container中开启AM
4、client中的SC初始化完成之后，与AM进行通信，向RM注册，根据任务信息向RM申请资源
5、AM申请到资源之后，与AM进行通信，要求在它申请的container中开启CoarseGrainedExecutorBackend(executor)。Executor在启动之后会向SC注册并申请task
6、SC分配task给executor，executor执行任务并向Driver（运行在client之上的）汇报，以便客户端可以随时监控任务的运行状态
7、任务运行完成之后，client的SC向RM注销自己并关闭自己
cluster模式：
1、spark-submit脚本提交，向yarn（RM）中提交ApplicationMaster程序、AM启动的命令和需要在Executor中运行的程序等
2、RM收到请求之后，选择一个NM，在其上开启一个container，在container中开启AM，并在AM中完成SC的初始化
3、SC向RM注册并请求资源，这样用户可以在RM中查看任务的运行情况。RM根据请求采用轮询的方式和RPC协议向各个NM申请资源并监控任务的运行状况直到结束
4、AM申请到资源之后，与对应的NM进行通信，要求在其上获取到的Container中开启CoarseGrainedExecutorBackend(executor), executor 开启之后，向AM中的SC注册并申请task
5、AM中的SC分配task给executor，executor运行task并向AM中的SC汇报自己的状态和进度
6、应用程序完成之后（各个task都完成之后），AM向RM申请注销自己并关闭自己；
Standalone独立模式
自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。它是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点；
在standalone部署模式下又分为client模式和cluster模式
client模式：driver和client运行于同一JVM中，不在worker上启动,该JVM进程直到spark application计算完成返回结果后才退出；
cluster模式：driver由worker启动，client在确认spark application成功提交给cluster后直接退出，并不等待spark application运行结果返回；
总结：
yarn-cluster本地进程则仅仅只是一个client，它会优先向yarn申请AppMaster资源运行AppMaster，在运行AppMaster的时候通过反射启动Driver(我们的应用代码)，在SparkContext初始化成功后，再向yarn注册自己并申请Executor资源，此时Driver与AppMaster运行在同一个container里，是两个不同的线程，当Driver运行完毕，AppMaster会释放资源并注销自己。所以在该模式下如果结束了该进程，整个Spark任务也不会退出，因为Driver是在远程运行的；
如果是Client模式，Driver就运行在提交spark程序的地方，Spark Driver是需要不断与任务运行的Container交互的，所以运行Driver的client是必须在网络中可用的，直到应用程序结束。在本地环境测试的时候经常使用；
Spark on Yarn作业提交流程
YARN Client模式
在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher，只负责向ResourceManager申请Executor内存。
ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。
YARN Cluster模式
在YARN Cluster模式下，任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。
Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存，ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。
