以yarn-client方式提交spark任務，任務一直卡在ACCEPTED狀態

問題背景

spark是以客戶端的方式安裝的，並沒有啟動spark的mesos集群，這時候的spark就相當與hive客戶端。
以local模型和yarn-cluster方式提交任務，都能正確額執行，但是一yarn-client方式就卡在ACCEPTED

問題原因

在網上查了資料，都說是資源不夠用，需要調整yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent從0.1改成0.5，但是我測試數據才幾k，集群內存128G，所以我直接排除了這個原因
后來想到，只有yarn-client方式失敗，那問題應該出來driver端。就查看了一下服務器的/etc/hosts，發現diver上有集群其他節點的IP等信息，但是其他節點沒有driver配置信息
導致driver能訪問到集群，但是集群其他節點訪問不了driver
所以local模式可以執行
yarn-cluster上可以執行，是因為客戶端只要把任務提交到yarn上，客戶端就沒有用了。
但是yarn-client方式，客戶端是充當了driver，driver需要一直和集群有通信，所以接收不到resouceManager的反饋。任務就一直卡住了

解決辦法：

有兩個方法：
    1、在命令后面加上一個--conf spark.driver.host=$your_ip_address，后面直接填客戶端機器的IP地址就行

spark-submit \ 
       --master yarn \
       --deploy-mode client \
       --num-executors 2 \
       --executor-memory 1G \
       --executor-cores 1 \
       --conf spark.driver.host=192.168.72.129\
        dmp_broadcast_data_day.py

    2、在集群其他節點上都把driver服務器的IP加上去。