spark on yarn 两种运行模式（client 、cluster）对比

机器：

master1 : ResourceManager Master

node2 : NodeManager Worker

node3: NodeManager Worker

node4: NodeManager Worker

此时同时开启了 Yarn 和 Spark Standalone

Spark on Yarn 模式不需要打开Spark集群.

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对比（文字）：

模式	提交模式	driver（main方法,用户程序）	ApplicationMaster	ResourceManager	NodeManager	Master	Worker	Container	Executor
standalone	–master spark://master1:7077	在Master上	在Master上	无	无	用户程序通过与Master节点交互，申请所需资源	Worker节点负责具体Executor的启动运行	无	运行在Work上，里面运行Task上,CoarseGrainedExecutorBackend进程
spark on yarn(client)	–master yarn –deploy-mode client	driver运行在提交作业的机器上(可以看到程序打印日志)	运行在某一台机器上，向RM申请资源（container）,杀死任务	管理资源，接受任务	根据RM命令，分配container	无	无	Container里面运行着Spark Executor	运行在Container里里面运行Task
spark on yarn(cluster)	–master yarn –deploy-mode cluster	driver运行在集群上某个机器上（看不到日志，只可以看到running状态）,Driver在AppMaster执行	运行在集群某一台机器上，申请资源（container）,杀死任务.	管理资源，接受任务	根据RM命令，分配container	无	无	Container里面运行着Spark Executor	运行在Container里，里面运行Task