Spark可以運行在各種集群管理器上，並通過集群管理器訪問集群中的其他機器。
Spark主要有三種集群管理器，如果只是想讓spark運行起來，可以采用spark自帶的獨立集群管理器，采用獨立部署的模式；如果是想讓Spark部署在其他集群上，各應用共享集群的話，可以采取兩種集群管理器：Hadoop Yarn 或 Apache Mesos。

一、獨立集群管理器

Spark獨立集群管理器提供的在集群上運行應用的簡單方法。要使用集群啟動腳本，按照以下步驟執行即可：
1、將編譯好的Spark發送到集群的其他節點相同的目錄下，例如: /home/opt/spark
2、設置集群的主節點和其他機器的SSH免密碼登錄
3、編輯主節點的conf/slaves文件，添加上所有的工作節點的主機名
4、在主節點上運行sbin/start-all.sh啟動集群，可以在http://masternode:8080上看到集群管理界面
5、要停止集群，在主節點上運行 sbin/stop-all.sh

二、Hadoop Yarn

YARN是Hadoop2.0中引入的集群管理器，可以讓多中數據處理框架運行在一個共享的資源池上，而且和Hadoop的分布式存儲系統（HDFS）安裝在同一個物理節點上。所以讓Spark運行在配置了YARN的集群上是一個非常好的選擇，這樣當Spark程序運行在存儲節點上的時候可以快速的訪問HDFS中的數據。
在Spark中使用YARN的步驟：

1.找到你的Hadoop的配置目錄，然後把它設置問環境變量HADOOP_CONF_DIR。
export HADOOP_CONF_DIR="..."
然後采用如下方式提交作業
spark-submit --master yarn yourapp

2、配置資源用量
(1) --executor-memory 設置每個執行器的內存用量
(2)--executor-cores 設置每個執行器進程從YARN中占用的核心數目
(3)--num-wxecutors Spark應用會使用固定數量的執行器節點，默認為2

三、Apache Mesos

Mesos是一個通用的集群管理器，既可以運行分析性負載又可以運行長期運行的服務。
在Mesos上使用Spark，可以采用以下方式：
spark-submit --master mesos://masternode:5050 yourapp

1、Mesos的調度模式
Mesos的調度模式分為兩種：粗粒度模式和細粒度模式
粗粒度模式：只Spark會提前為每個執行器分配固定數量的CPU，而且在任務結束前不會釋放這些資源。
可以通過設置spark.mesos.coarse為true，開啟粗粒度調度模式
細粒度模式(默認)：執行器進程占用的CPU核心數會在執行任務的過程中動態變化。

2、配置資源用量
(1) --executor-memory 設置每個執行器的資源
(2) --total-executor-cores 設置應用占用的核心數

Spark集群管理器介紹