1，测试或实验性质的本地运行模式 （单机）
该模式被称为Local[N]模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。
其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N，则默认是1个线程（该线程有1个core）。
如果是local[*]，则代表 Run Spark locally with as many worker threads as logical cores on your machine.
如下：
spark-submit 和 spark-submit --master local 效果是一样的
（同理：spark-shell 和 spark-shell --master local 效果是一样的）
spark-submit --master local[4] 代表会有4个线程（每个线程一个core）来并发执行应用程序。
那么，这些线程都运行在什么进程下呢？后面会说到，请接着往下看。
运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非你要用到HDFS），这是和其他模式的区别哦，要记住才能理解。
那么，这些执行任务的线程，到底是共享在什么进程中呢？
我们用如下命令提交作业：
spark-submit --class JavaWordCount --master local[10] JavaWordCount.jar file:///tmp/test.txt
可以看到，在程序执行过程中，只会生成一个SparkSubmit进程。
这个SparkSubmit进程又当爹、又当妈，既是客户提交任务的Client进程、又是Spark的driver程序、还充当着Spark执行Task的Executor角色。（如下图所示：driver的web ui）
这里有个小插曲，因为driver程序在应用程序结束后就会终止，那么如何在web界面看到该应用程序的执行情况呢，需要如此这般：（如下图所示）
先在spark-env.sh 增加SPARK_HISTORY_OPTS；
然后启动start-history-server.sh服务；
就可以看到启动了HistoryServer进程，且监听端口是18080。
之后就可以在web上使用http://hostname:18080愉快的玩耍了。
想必你们已经清楚了第一种运行模式了吧，我们接着往下说。
2，测试或实验性质的本地伪集群运行模式（单机模拟集群）
这种运行模式，和Local[N]很像，不同的是，它会在单机启动多个进程来模拟集群下的分布式场景，而不像Local[N]这种多个线程只能在一个进程下委屈求全的共享资源。通常也是用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题，或者想使用Spark的计算框架而没有太多资源。
用法是：提交应用程序时使用local-cluster[x,y,z]参数：x代表要生成的executor数，y和z分别代表每个executor所拥有的core和memory数。
spark-submit --master local-cluster[2, 3, 1024]
（同理：spark-shell --master local-cluster[2, 3, 1024]用法也是一样的）
上面这条命令代表会使用2个executor进程，每个进程分配3个core和1G的内存，来运行应用程序。可以看到，在程序执行过程中，会生成如下几个进程：
SparkSubmit依然充当全能角色，又是Client进程，又是driver程序，还有点资源管理的作用。生成的两个CoarseGrainedExecutorBackend，就是用来并发执行程序的进程。它们使用的资源如下：
运行该模式依然非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用。而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有集群的standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非你要用到HDFS），这是和其他模式的区别哦，要记住才能理解。下面说说集群上的运行模式。
3，Spark自带Cluster Manager的Standalone Client模式（集群）
终于说到了体现分布式计算价值的地方了！（有了前面的基础，后面的内容我会稍微说快一点，只讲本文的关注点）
和单机运行的模式不同，这里必须在执行应用程序前，先启动Spark的Master和Worker守护进程。不用启动Hadoop服务，除非你用到了HDFS的内容。
start-master.sh
start-slave.sh -h hostname url:master
图省事，可以在想要做为Master的节点上用start-all.sh一条命令即可，不过这样做，和上面的分开配置有点差别，以后讲到数据本地性如何验证时会说。
启动的进程如下：（其他非Master节点上只会有Worker进程）
这种运行模式，可以使用Spark的8080 web ui来观察资源和应用程序的执行情况了。
可以看到，当前环境下，我启动了8个worker进程，每个可使用的core是2个，内存没有限制。
言归正传，用如下命令提交应用程序
spark-submit --master spark://wl1:7077
或者 spark-submit --master spark://wl1:7077 --deploy-mode client
代表着会在所有有Worker进程的节点上启动Executor来执行应用程序，此时产生的JVM进程如下：（非master节点，除了没有Master、SparkSubmit，其他进程都一样）
Master进程做为cluster manager，用来对应用程序申请的资源进行管理；
SparkSubmit 做为Client端和运行driver程序；
CoarseGrainedExecutorBackend 用来并发执行应用程序；
注意，Worker进程生成几个Executor，每个Executor使用几个core，这些都可以在spark-env.sh里面配置，此处不在啰嗦。
这是driver web ui的显示，可以看到每个executor的资源使用情况
4，spark自带cluster manager的standalone cluster模式（集群）
这种运行模式和上面第3个还是有很大的区别的。使用如下命令执行应用程序（前提是已经启动了spark的Master、Worker守护进程）不用启动Hadoop服务，除非你用到了HDFS的内容。
spark-submit --master spark://wl1:6066 --deploy-mode cluster
各节点启动的JVM进程情况如下：
master节点上的进程
提交应用程序的客户端上的进程
某worker节点上的进程
客户端的SparkSubmit进程会在应用程序提交给集群之后就退出（区别1）
Master会在集群中选择一个Worker进程生成一个子进程DriverWrapper来启动driver程序(区别2)
而该DriverWrapper 进程会占用Worker进程的一个core，所以同样的资源下配置下，会比第3种运行模式，少用1个core来参与计算(观察下图executor id 7的core数)（区别3）
应用程序的结果，会在执行driver程序的节点的stdout中输出，而不是打印在屏幕上（区别4）
5，基于YARN的Resource Manager的Client模式（集群）
现在越来越多的场景，都是Spark跑在Hadoop集群中，所以为了做到资源能够均衡调度，会使用YARN来做为Spark的Cluster Manager，来为Spark的应用程序分配资源。
在执行Spark应用程序前，要启动Hadoop的各种服务。由于已经有了资源管理器，所以不需要启动Spark的Master、Worker守护进程。相关配置的修改，请自行研究。
使用如下命令执行应用程序
spark-submit --master yarn
或者 spark-submit --master yarn --deploy-mode client
提交应用程序后，各节点会启动相关的JVM进程，如下：
在Resource Manager节点上提交应用程序，会生成SparkSubmit进程，该进程会执行driver程序。
RM会在集群中的某个NodeManager上，启动一个ExecutorLauncher进程，来做为
ApplicationMaster。另外，也会在多个NodeManager上生成CoarseGrainedExecutorBackend进程来并发的执行应用程序。
对应的YARN资源管理的单元Container，关系如下：
为ApplicationMaster生成了容器 000001;
为CoarseGrainedExecutorBackend生成了容器 000002-000003
6，基于YARN的Resource Manager的Custer模式（集群）
使用如下命令执行应用程序:
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster
和第5种运行模式，区别如下：
在Resource Manager端提交应用程序，会生成SparkSubmit进程，该进程只用来做Client端，应用程序提交给集群后，就会删除该进程。
Resource Manager在集群中的某个NodeManager上运行ApplicationMaster，该AM同时会执行driver程序。紧接着，会在各NodeManager上运行CoarseGrainedExecutorBackend来并发执行应用程序。
应用程序的结果，会在执行driver程序的节点的stdout中输出，而不是打印在屏幕上。
对应的YARN资源管理的单元Container，关系如下：
为ApplicationMaster生成了容器 000001
为CoarseGrainedExecutorBackend生成了容器 000002-000003
当然，3-6这几种运行模式，你也可以在一台单机上玩，前提是你的服务器足够牛，同时你也足够无聊。
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作者：俺是亮哥
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