一、Standalone模式两种提交任务方式
1.1、Standalone-client提交任务方式
（1）提交命令
./spark-submit
--master spark://node1:7077
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
1000
或者
./spark-submit
--master spark://node1:7077
--deploy-mode client
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100
（2）执行原图解：
（3）执行流程
- client模式提交任务后，会在客户端启动Driver进程。
- Driver会向Master申请启动Application启动的资源。
- 资源申请成功，Driver端将task发送到worker端执行。
- worker将task执行结果返回到Driver端。
（4）总结
client模式适用于测试调试程序。Driver进程是在客户端启动的，这里的客户端就是指提交应用程序的当前节点。在Driver端可以看到task执行的情况。生产环境下不能使用client模式，是因为：假设要提交100个application到集群运行，Driver每次都会在client端启动，那么就会导致客户端100次网卡流量暴增的问题。
1.2、Standalone-cluster提交任务方式
（1）提交命令
./spark-submit
--master spark://node1:7077
--deploy-mode cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100
（2）执行原理图解
（3）执行流程
- cluster模式提交应用程序后，会向Master请求启动Driver.
- Master接受请求，随机在集群一台节点启动Driver进程。
- Driver启动后为当前的应用程序申请资源。
- Driver端发送task到worker节点上执行。
- worker将执行情况和执行结果返回给Driver端。
（4）总结
Driver进程是在集群某一台Worker上启动的，在客户端是无法查看task的执行情况的。假设要提交100个application到集群运行,每次Driver会随机在集群中某一台Worker上启动，那么这100次网卡流量暴增的问题就散布在集群上。
总结Standalone两种方式提交任务，Driver与集群的通信包括：
- Driver负责应用程序资源的申请
- 任务的分发。
- 结果的回收。
- 监控task执行情况。
二、Yarn模式两种提交任务方式
2.1、yarn-client提交任务方式
（1）提交命令
./spark-submit
--master yarn
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100
或者
./spark-submit
--master yarn–client
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100
或者
./spark-submit
--master yarn
--deploy-mode client
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100
（2）执行原理图解
（3）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. 应用程序启动后会向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。
（4）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.
（5）ApplicationMaster的作用：
1. 为当前的Application申请资源
2. 给NameNode发送消息启动Executor。
注意：ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能，并没有作业调度的功能。
2.2、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 ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100
或者
./spark-submit
--master yarn-cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100
（2）执行原理图解
（3）执行流程
1. 客户机提交Application应用程序，发送请求到RS(ResourceManager),请求启动AM(ApplicationMaster)。
2. RS收到请求后随机在一台NM(NodeManager)上启动AM（相当于Driver端）。
3. AM启动，AM发送请求到RS，请求一批container用于启动Executor。
4. RS返回一批NM节点给AM。
5. AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。
6. Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。
（4）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。
（5）ApplicationMaster的作用：
1. 为当前的Application申请资源
2. 给NameNode发送消息启动Excutor。
3. 任务调度。
停止集群任务命令：yarn application -kill applicationID
三、窄依赖和宽依赖
RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。
（1）窄依赖
父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的、或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下，父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。
（2）宽依赖
父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多。会有shuffle的产生。
四、Stage
（1）什么是Stage
stage是由一组并行的task组成。
Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图;
DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage;
划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务;
然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。
（2）stage切割规则：从后往前，遇到宽依赖就切割stage
（3）stage计算模式：pipeline管道计算模式
（4）疑问1:数据一直在管道里面什么时候数据会落地？
- 对RDD进行持久化。
- shuffle write的时候。
Stage的task并行度是由stage的最后一个RDD的分区数来决定的 。
五、Spark资源调度和任务调度
5.1、Spark资源调度和任务调度的流程
启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是任务调度的高层调度器，是一个对象。DAGScheduler的主要作用就是将DAG根据RDD之间的宽窄依赖关系划分为一个个的Stage，然后将这些Stage以TaskSet的形式提交给TaskScheduler（TaskScheduler是任务调度的低层调度器，这里TaskSet其实就是一个集合，里面封装的就是一个个的task任务,也就是stage中的并行度task任务），TaskSchedule会遍历TaskSet集合，拿到每个task后会将task发送到计算节点Executor中去执行（其实就是发送到Executor中的线程池ThreadPool去执行）。task在Executor线程池中的运行情况会向TaskScheduler反馈，当task执行失败时，则由TaskScheduler负责重试，将task重新发送给Executor去执行，默认重试3次。如果重试3次依然失败，那么这个task所在的stage就失败了。stage失败了则由DAGScheduler来负责重试，重新发送TaskSet到TaskSchdeuler，Stage默认重试4次。如果重试4次以后依然失败，那么这个job就失败了。job失败了，Application就失败了。
TaskScheduler不仅能重试失败的task,还会重试straggling（落后，缓慢）task（也就是执行速度比其他task慢太多的task）。如果有运行缓慢的task那么TaskScheduler会启动一个新的task来与这个运行缓慢的task执行相同的处理逻辑。两个task哪个先执行完，就以哪个task的执行结果为准。这就是Spark的推测执行机制。在Spark中推测执行默认是关闭的。推测执行可以通过spark.speculation属性来配置。
注意：
- 对于ETL类型要入数据库的业务要关闭推测执行机制，这样就不会有重复的数据入库。
- 如果遇到数据倾斜的情况，开启推测执行则有可能导致一直会有task重新启动处理相同的逻辑，任务可能一直处于处理不完的状态。
图解Spark资源调度和任务调度的流程：
5.2、粗粒度资源申请和细粒度资源申请
（1）粗粒度资源申请(Spark）
在Application执行之前，将所有的资源申请完毕，当资源申请成功后，才会进行任务的调度，当所有的task执行完成后，才会释放这部分资源。
优点：在Application执行之前，所有的资源都申请完毕，每一个task直接使用资源就可以了，不需要task在执行前自己去申请资源，task启动就快了，task执行快了，stage执行就快了，job就快了，application执行就快了。
缺点：直到最后一个task执行完成才会释放资源，集群的资源无法充分利用。
（2）细粒度资源申请（MapReduce）
Application执行之前不需要先去申请资源，而是直接执行，让job中的每一个task在执行前自己去申请资源，task执行完成就释放资源。
优点：集群的资源可以充分利用。
缺点：task自己去申请资源，task启动变慢，Application的运行就相应的变慢了。