该文档给出了 Spark 如何在集群上运行、使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述。通过阅读应用提交指南来学习关于在集群上启动应用。
Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行，在您的 main 程序中通过 SparkContext 来协调（称之为 driver 程序）。
具体的说，为了运行在集群上，SparkContext 可以连接至几种类型的 Cluster Manager（既可以用 Spark 自己的 Standlone Cluster Manager，或者 Mesos，也可以使用 YARN），它们会分配应用的资源。一旦连接上，Spark 获得集群中节点上的 Executor，这些进程可以运行计算并且为您的应用存储数据。接下来，它将发送您的应用代码（通过 JAR 或者 Python 文件定义传递给 SparkContext）至 Executor。最终，SparkContext 将发送 Task 到 Executor 以运行。
这里有几个关于这个架构需要注意的地方 :
每个应用获取到它自己的 Executor 进程，它们会保持在整个应用的生命周期中并且在多个线程中运行 Task（任务）。这样做的优点是把应用互相隔离，在调度方面（每个 driver 调度它自己的 task）和 Executor 方面（来自不同应用的 task 运行在不同的 JVM 中）。然而，这也意味着若是不把数据写到外部的存储系统中的话，数据就不能够被不同的 Spark 应用（SparkContext 的实例）之间共享。
Spark 是不知道底层的 Cluster Manager 到底是什么类型的。只要它能够获得 Executor 进程，并且它们可以和彼此之间通信，那么即使是在一个也支持其它应用的 Cluster Manager（例如，Mesos / YARN）上来运行它也是相对简单的。
Driver 程序必须在自己的生命周期内（例如，请参阅在网络配置章节中的 spark.driver.port 章节。 监听和接受来自它的 Executor 的连接请求。同样的，driver 程序必须可以从 worker 节点上网络寻址（就是网络没问题）。
因为 driver 调度了集群上的 task（任务），更好的方式应该是在相同的局域网中靠近 worker 的节点上运行。如果您不喜欢发送请求到远程的集群，倒不如打开一个 RPC 至 driver 并让它就近提交操作而不是从很远的 worker 节点上运行一个 driver。
系统目前支持三种 Cluster Manager:
Standalone– 包含在 Spark 中使得它更容易来安装集群的一个简单的 Cluster Manager。
Apache Mesos– 一个通用的 Cluster Manager，它也可以运行 Hadoop MapReduce 和其它服务应用。
Hadoop YARN–Hadoop 2 中的 resource manager（资源管理器）。
Kubernetes (experimental)– 除了上述之外，还有 Kubernetes 的实验支持。 Kubernetes 提供以容器为中心的基础设施的开源平台。 Kubernetes 的支持正在 apache-spark-on-k8s Github 组织中积极开发。有关文档，请参阅该项目的 README。
使用 spark-submit 脚本可以提交应用至任何类型的集群。在application submission guide介绍了如何做到这一点。
每个 driver 都有一个 Web UI，通常在端口 4040 上，可以显示有关正在运行的 task，executor，和存储使用情况的信息。 只需在 Web 浏览器中的http://:4040中访问此 UI。监控指南中还介绍了其他监控选项。
Spark 即可以在应用间（Cluster Manager 级别），也可以在应用内（如果多个计算发生在相同的 SparkContext 上时）控制资源分配。 在任务调度概述中更详细地描述了这一点。
下表总结了您将看到的用于引用集群概念的术语：
Term（术语）Meaning（含义）
Application用户构建在 Spark 上的程序。由集群上的一个 driver 程序和多个 executor 组成。
Application jar一个包含用户 Spark 应用的 Jar。有时候用户会想要去创建一个包含他们应用以及它的依赖的 “uber jar”。用户的 Jar 应该没有包括 Hadoop 或者 Spark 库，然而，它们将会在运行时被添加。
Driver program该进程运行应用的 main() 方法并且创建了 SparkContext。
Cluster manager一个外部的用于获取集群上资源的服务。（例如，Standlone Manager，Mesos，YARN）
Deploy mode根据 driver 程序运行的地方区别。在 “Cluster” 模式中，框架在群集内部启动 driver。在 “Client” 模式中，submitter（提交者）在 Custer 外部启动 driver。
Worker node任何在集群中可以运行应用代码的节点。
Executor一个为了在 worker 节点上的应用而启动的进程，它运行 task 并且将数据保持在内存中或者硬盘存储。每个应用有它自己的 Executor。
Task一个将要被发送到 Executor 中的工作单元。
Job一个由多个任务组成的并行计算，并且能从 Spark action 中获取响应（例如save,collect）; 您将在 driver 的日志中看到这个术语。
Stage每个 Job 被拆分成更小的被称作 stage（阶段） 的 task（任务） 组，stage 彼此之间是相互依赖的（与 MapReduce 中的 map 和 reduce stage 相似）。您将在 driver 的日志中看到这个术语。
原文地址: http://spark.apachecn.org/docs/cn/2.2.0/cluster-overview.html
网页地址: http://spark.apachecn.org/
github: https://github.com/apachecn/spark-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，谢谢！~）
