Spark集群是主从结构。节点分为驱动器（Driver） 节点以及执行器（executor） 节点。驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信， 它们也都作为独立的 Java 进程运行。驱动器节点和所有的执行器节点一起被称为一个 Spark 应用（application）。
驱动器节点
Spark驱动器是执行程序中的 main() 方法的进程。它执行用户编写的用来创建SparkContext、创建 RDD，以及进行 RDD 的转化操作和行动操作的代码。当启动 Spark shell 时，就启动了一个 Spark 驱动器程序（Spark shell 总是会预先加载一个叫作 sc 的 SparkContext 对象）。驱动器程序一旦终止， Spark 应用也就结束了。
主要职责
- 把用户程序转为任务：Spark 驱动器程序负责把用户程序转为多个物理执行的单元， 这些单元也被称为任务（task）。Spark 会对逻辑执行计划作一些优化，比如将连续的映射转为流水线化执行，将多个操作合并到一个步骤中等。 这样 Spark 就把逻辑计划转为一系列步骤（stage）。而每个步骤又由多个任务组成。这些任务会被打包并送到集群中。任务是 Spark 中最小的工作单元，用户程序通常要启动成百上千的独立任务。
- 为执行器节点调度任务：有了物理执行计划之后， Spark 驱动器程序必须在各执行器进程间协调任务的调度。执行器进程启动后，会向驱动器进程注册自己。因此，驱动器进程始终对应用中所有的执行器节点有完整的记录。每个执行器节点代表一个能够处理任务和存储 RDD 数据的进程。Spark 驱动器程序会根据当前的执行器节点集合， 尝试把所有任务基于数据所在位置分配给合适的执行器进程。 当任务执行时，执行器进程会把缓存数据存储起来，而驱动器进程同样会跟踪这些缓存数据的位置， 并且利用这些位置信息来调度以后的任务，以尽量减少数据的网络传输。
执行器节点
工作进程Spark 应用启动时， 执行器节点就被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有执行器节点发生了异常或崩溃， Spark 应用也可以继续执行。
主要职责
- 它们负责运行组成 Spark 应用的任务：并将结果返回给驱动器进程
- 它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。 RDD 是直接缓存在执行器进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。
集群管理器
Spark 依赖于集群管理器来启动执行器节点，而在某些特殊情况下，也依赖集群管理器来启动驱动器节点。集群管理器是 Spark 中的可插拔式组件。除了 Spark 自带的独立集群管理器， Spark 也可以运行在其他外部集群管理器上， 比如 YARN 。
不论你使用的是哪一种集群管理器，你都可以使用 Spark 提供的统一脚本 spark-submit 将你的应用提交到那种集群管理器上。 通过不同的配置选项， spark-submit 可以连接到相应的集群管理器上， 并控制应用所使用的资源数量。
任务的大致执行过程
- 用户通过 spark-submit 脚本提交应用。
- spark-submit 脚本启动驱动器程序，调用用户定义的 main() 方法。
- 驱动器程序与集群管理器通信，申请资源以启动执行器节点。
- 集群管理器为驱动器程序启动执行器节点。
- 驱动器进程执行用户应用中的操作。 根据程序中所定义的对 RDD 的转化操作和行动操
作，驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程。 - 任务在执行器程序中进行计算并保存结果。
- 如果驱动器程序的 main() 方法退出，或者调用了 SparkContext.stop()，驱动器程序会终止执行器进程，并且通过集群管理器释放资源
spark-submit的使用
spark-submit的一些常见的标记如下：
其中的标记后可以接不同的参数，例如对于--master可以配置的参数如下表所示：
下面是一些应用部署的例子：
bin/spark-submit [options] <app jar | python file> [app options]
# 一般的执行格式如上
bin/spark-submit my_script.py
# 本地执行
bin/spark-submit --master spark://host:7077 --executor-memory 10g my_script.py
# --master 标记指定要连接的集群 URL；spark:// 表示集群使用独立模式。稍后会讨论其他的 URL 类型
$ ./bin/spark-submit \
--master spark://hostname:7077 \
--deploy-mode cluster \
--class com.databricks.examples.SparkExample \
--name "Example Program" \
--jars dep1.jar,dep2.jar,dep3.jar \
--total-executor-cores 300 \
--executor-memory 10g \
myApp.jar "options" "to your application" "go here"
# 使用独立集群模式提交Java应用
$ export HADOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/conf
$ ./bin/spark-submit \
--master yarn \
--py-files somelib-1.2.egg,otherlib-4.4.zip,other-file.py \
--deploy-mode client \
--name "Example Program" \
# 使用YARN客户端模式提交Python应用
打包代码以及依赖
对于python：你可以通过标准的 Python 包管理器（比如 pip 和 easy_install）直接在集群中的所有机器上安装所依赖的库， 或者把依赖手动安装到 Python 安装目录下的 sitepackages/ 目录中。 你也可以使用 spark-submit 的 --py-Files 参数提交独立的库，这样它们也会被添加到 Python 解释器的路径中。如果你没有在集群上安装包的权限，可以手动添加依赖库。
对于Java 和 Scala： spark-submit 的 --jars 标记提交独立的 JAR 包依赖。当只
有一两个库的简单依赖， 并且这些库本身不依赖于其他库时，这种方法比较合适。一
般 Java 和 Scala 的工程会依赖很多库。当你向 Spark 提交应用时，你必须把应用的整个依赖传递图中的所有依赖都传给集群。 你不仅要传递你直接依赖的库，还要传递这些库的依
赖， 等等。常规的做法是使用构建工具，生成单个大 JAR 包， 包含应用的所有的传递依赖。大多数 Java 或 Scala 的构建工具都支持生成这样的工件。例如java的maven以及scala的sbt。
独立的集群管理器
- 将编译好的 Spark 复制到所有机器的一个相同的目录下，比如 /home/yourname/spark。
- 设置好从主节点机器到其他机器的 SSH 无密码登陆。
# 在主节点上：运行ssh-keygen并接受默认选项
$ ssh-keygen -t dsa
Enter file in which to save the key (/home/you/.ssh/id_dsa): [回车]
Enter passphrase (empty for no passphrase): [空]
Enter same passphrase again: [空]
# 在工作节点上：
# 把主节点的~/.ssh/id_dsa.pub文件复制到工作节点上，然后使用：
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 644 ~/.ssh/authorized_keys
- 编辑主节点的 conf/slaves 文件并填上所有工作节点的主机名。
# A Spark Worker will be started on each of the machines listed below.
192.168.142.136
192.168.142.137
- 在主节点上运行 sbin/start-all.sh（要在主节点上运行而不是在工作节点上）以启动集群。如果全部启动成功， 你不会得到需要密码的提示符，而且可以在http://masternode:8080看到集群管理器的网页用户界面，上面显示着所有的工作节点。
- 要停止集群，在主节点上运行 bin/stop-all.sh。配置独立集群管理器的更多细节请参考 Spark 的官方文档（http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html）
- 提交应用：spark-submit --master spark://masternode:7077 yourapp
可以使用 --master 参数以同样的方式启动 spark-shell 或 pyspark，来连接到该集群上：
spark-shell --master spark://masternode:7077
pyspark --master spark://masternode:7077
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