运行模式

Local 模式

所谓的 Local 模式，就是不需 要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，一般用于教学，调试，演示等。

Standalone 模式

local 本地模式只是用来进行练习演示的，真实工作中还是要将应用提交到对应的集群中去执行，spark提供了只使用 Spark 自身节点运行的集群模式，也就是我们所谓的 独立部署（Standalone）模式。Spark 的 Standalone 模式体现了经典的 master-slave 模式。

Yarn 模式

独立部署（Standalone）模式由 Spark 自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是Spark 主 要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是 和其他专业的资源调度框架集成会更靠谱一些

K8S & Mesos 模式

容器化部署是目前业界很流行的一项技术，基于 Docker 镜像运行能够让用户更加方便 地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是 Kubernetes（k8s），而 Spark 也在最近的版本中支持了 k8s 部署模式。这里我们也不做过多的讲解。

部署模式对比