1. 官方文檔
http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html
2. 配置安裝
2.1.安裝hadoop：需要安裝HDFS模塊和YARN模塊，HDFS必須安裝，spark運行時要把jar包存放到HDFS上。
2.2.安裝Spark：解壓Spark安裝程序到一台服務器上，修改spark-env.sh配置文件，spark程序將作為YARN的客戶端用於提交任務
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
2.3.啟動HDFS和YARN
3. 運行模式（cluster模式和client模式）
3.1.cluster模式
官網案例計算PI
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 1 \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \
10
| # 關閉虛擬機內存檢查（避免虛擬機內存不足時，無法運行） <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> |
3.2.client模式
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 512m \
--executor-cores 1 \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \
10
spark-shell必須使用client模式
spark-shell --master yarn --deploy-mode client
3.3.兩種模式的區別
cluster模式：Driver程序在YARN中運行，應用的運行結果不能在客戶端顯示，所以最好運行那些將結果最終保存在外部存儲介質（如HDFS、Redis、Mysql）而非stdout輸出的應用程序，客戶端的終端顯示的僅是作為YARN的job的簡單運行狀況。
client模式：Driver運行在Client上，應用程序運行結果會在客戶端顯示，所有適合運行結果有輸出的應用程序（如spark-shell）
3.4.原理
cluster模式：
Spark Driver首先作為一個ApplicationMaster在YARN集群中啟動，客戶端提交給ResourceManager的每一個job都會在集群的NodeManager節點上分配一個唯一的ApplicationMaster，由該ApplicationMaster管理全生命周期的應用。具體過程：
1. 由client向ResourceManager提交請求，並上傳jar到HDFS上
這期間包括四個步驟：
a).連接到RM
b).從RM的ASM（ApplicationsManager ）中獲得metric、queue和resource等信息。
c). upload app jar and spark-assembly jar
d).設置運行環境和container上下文（launch-container.sh等腳本)
2. ResourceManager為該應用程序分配第一個Container，創建Spark ApplicationMaster（每個SparkContext都有一個ApplicationMaster）
3. NodeManager啟動ApplicationMaster，並向ResourceManager注冊
4. ApplicationMaster從HDFS中找到jar文件，啟動SparkContext、DAGscheduler和YARN Cluster Scheduler
5. ApplicationMaster向ResourceManager注冊申請container資源
6. ResourceManager通知NodeManager分配Container（每個container對應一個executor）
7. Spark ApplicationMaster直接和container（executor）進行交互，完成這個分布式任務。
client模式：
在client模式下，Driver運行在Client上，通過ApplicationMaster向RM獲取資源。本地Driver負責與所有的executor container進行交互，並將最后的結果匯總。結束掉終端，相當於kill掉這個spark應用。一般來說，如果運行的結果僅僅返回到terminal上時需要配置這個。
客戶端的Driver將應用提交給Yarn后，Yarn會先后啟動ApplicationMaster和executor，另外ApplicationMaster和executor都是裝載在container里運行，container默認的內存是1G，ApplicationMaster分配的內存是driver- memory，executor分配的內存是executor-memory。同時，因為Driver在客戶端，所以程序的運行結果可以在客戶端顯示，Driver以進程名為SparkSubmit的形式存在。