一、前述
Spark中Standalone有兩種提交模式，一個是Standalone-client模式，一個是Standalone-master模式。
二、具體
1、Standalone-client提交任務方式
- 提交命令
./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.
0-hadoop2.6.0.jar 100
./spark-submit --master spark://node01:7077 --deploy-mode client --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../li
b/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100
解釋：--class org.apache.spark.examples.SparkPi main函式
../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar jar包
100 main函式需要引數
- 執行原理圖解
- 執行流程
1、client模式提交任務後，會在客戶端啟動Driver程式。
2、Driver會向Master申請啟動Application啟動的資源。
3、資源申請成功，Driver端將task傳送到worker端執行。
4、worker將task執行結果返回到Driver端。
- 總結
1、client模式適用於測試除錯程式。Driver程式是在客戶端啟動的，這裡的客戶端就是指提交應用程式的當前節點。在Driver端可以看到task執行的情況。生產環境下不能使用client模式，是因為：假設要提交100個application到叢集執行，Driver每次都會在client端啟動，那麼就會導致客戶端100次網路卡流量暴增的問題。（因為要監控task的執行情況，會佔用很多埠，如上圖的結果圖）客戶端網路卡通訊，都被task監控資訊佔用。
2、Client端作用
1. Driver負責應用程式資源的申請
2. 任務的分發。
3. 結果的回收。
4. 監控task執行情況。
2、Standalone-cluster提交任務方式
- 提交命令
./spark-submit --master spark://node01:7077 --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../
lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100
- 執行原理圖解
- 執行流程
1、cluster模式提交應用程式後，會向Master請求啟動Driver.(而不是啟動application)
2、Master接受請求，隨機在叢集一臺節點啟動Driver程式。
3、Driver啟動後為當前的應用程式申請資源。Master返回資源，並在對應的worker節點上傳送訊息啟動Worker中的executor程式。
4、Driver端傳送task到worker節點上執行。
5、worker將執行情況和執行結果返回給Driver端。Driver監控task任務，並回收結果。
- 總結
1、當在客戶端提交多個application時，Driver會在Woker節點上隨機啟動，這種模式會將單節點的網路卡流量激增問題分散到叢集中。在客戶端看不到task執行情況和結果。要去webui中看。cluster模式適用於生產環境
2、 Master模式先啟動Driver，再啟動Application。