Spark中Standalone有兩種提交模式，一個是Standalone-client模式，一個是Standalone-cluster模式。

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

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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程序。
• 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程序是在客戶端啟動的，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次網絡卡流量暴增的問題。（因為要監控task的執行情況，會佔用很多埠，如上圖的結果圖）客戶端網絡卡通訊，都被task監控資訊佔用。

• 2.Client端作用 
  Driver負責應用程式資源的申請 
  任務的分發。 
  結果的回收。 
  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

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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程序。 
- 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程序。 
- 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絡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。 
- 2.cluster模式適用於生產環境 
- 3.Master模式先啟動Driver，再啟動Application。