在使用spark-submit提交Spark任務一般有以下參數：
./bin/spark-submit \
--class <main-class> \
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]
其中deploy-mode是針對集羣而言的，是指集羣部署的模式，根據Driver主進程放在哪分爲兩種方式：client和cluster，默認是client，下面我們就詳細研究一下這兩種模式的區別
1. client mode
首先明白幾個基本概念：Master節點就是你用來提交任務，即執行bin/spark-submit命令所在的那個節點；Driver進程就是開始執行你Spark程序的那個Main函數，雖然我這裏邊畫的Driver進程在Master節點上，但注意Driver進程不一定在Master節點上，它可以在任何節點；Worker就是Slave節點，Executor進程必然在Worker節點上，用來進行實際的計算
1、client mode下Driver進程運行在Master節點上，不在Worker節點上，所以相對於參與實際計算的Worker集羣而言，Driver就相當於是一個第三方的“client”
2、正由於Driver進程不在Worker節點上，所以其是獨立的，不會消耗Worker集羣的資源
3、client mode下Master和Worker節點必須處於同一片局域網內，因爲Drive要和Executorr通信，例如Drive需要將Jar包通過Netty HTTP分發到Executor，Driver要給Executor分配任務等
4、client mode下沒有監督重啓機制，Driver進程如果掛了，需要額外的程序重啓
2. cluster mode
1、Driver程序在worker集羣中某個節點，而非Master節點，但是這個節點由Master指定
2、Driver程序佔據Worker的資源
3、cluster mode下Master可以使用–supervise對Driver進行監控，如果Driver掛了可以自動重啓
4、cluster mode下Master節點和Worker節點一般不在同一局域網，因此就無法將Jar包分發到各個Worker，所以cluster mode要求必須提前把Jar包放到各個Worker幾點對應的目錄下面
3. 總結
是選擇client mode還是cluster mode呢？
一般來說，如果提交任務的節點（即Master）和Worker集羣在同一個網絡內，此時client mode比較合適
如果提交任務的節點和Worker集羣相隔比較遠，就會採用cluster mode來最小化Driver和Executor之間的網絡延遲
yarn client模式：driverzai當前提交任務的節點上，可以打印任務運行的日誌信息，而
yarn cluster模式：driver在AppMaster所有節點上，分佈式分配，不能再提交任務的本機打印日誌信息