Spark on Yarn 和Spark on Mesos

Spark on Yarn模式

分散式部署叢集，資源和任務監控交給yarn管理，但是目前僅支援粗粒度資源分配方式，包含了cluster和client執行模式，cluster適合生產，driver執行在叢集子節點，具有容錯功能，client適合除錯，driver執行在客戶端

Spark on Mesos模式

官方推薦這種模式（原因之一是血緣關係）。正是由於Spark開發之初就考慮到支援Mesos，因此，目前而言，Spark執行在Mesos上會比執行在YARN上更加靈活，更加自然。使用者可選擇兩種排程模式之一執行自己的應用程式：
1：粗粒度模式（Coarse-grained Mode）：每個應用程式的執行環境由一個Dirver和若干個Executor組成，其中，每個Executor佔用若干資源，內部可執行多個Task（對應多少個“slot”）。應用程式的各個任務正式執行之前，需要將執行環境中的資源全部申請好，且執行過程中要一直佔用這些資源，即使不用，最後程式執行結束後，回收這些資源。
2：細粒度模式（Fine-grained Mode）：鑑於粗粒度模式會造成大量資源浪費，Spark On Mesos還提供了另外一種排程模式：細粒度模式，這種模式類似於現在的雲端計算，思想是按需分配.。

另外還有Standalone模式，在這不多bb了

分散式叢集服務，自帶的完整服務，Spark自己進行資源管理和任務監控，此模式是其他模式的基礎，

如有錯誤，望大家多多指正