本文目录一览：
- 1、如何使用OpenStack，Docker和Spark打造一个云服务
- 2、spark需要在每台服务器上安装吗
- 3、如何把eclipse部署到spark服务器上
- 4、spark必须要hadoop吗
- 5、Spark从入门到精通3：Spark全分布模式的安装和配置
- 6、Spark从入门到精通7：Spark客户端之Spark Submit的使用
如何使用OpenStack，Docker和Spark打造一个云服务
蘑菇街基于 OpenStack 和 Docker 的私有云实践
本次主要想分享一下过去一年时间里，我们在建设基于Docker的私有云实践过程中，曾经遇到过的问题，如何解决的经验，还有我们的体会和思考，与大家共勉。
在生产环境中使用Docker有一些经历和经验。私有云项目是2014年圣诞节期间上线的，从无到有，经过了半年多的发展，经历了3次大促，已经逐渐形成了一定的规模。
架构
集群管理
大家知道，Docker自身的集群管理能力在当时条件下还很不成熟，因此我们没有选择刚出现的 Swarm，而是用了业界最成熟的OpenStack，这样能同时管理Docker和KVM。我们把Docker当成虚拟机来跑，是为了能满足业务上对虚拟化的需求。今后的思路是微服务化，把应用进行拆分，变成一个个微服务，实现PaaS基于应用的部署和发布。
通过OpenStack如何管理Docker?我们采用的是OpenStack+nova-docker+Docker的架构模式。nova- docker是StackForge上一个开源项目，它做为nova的一个插件，通过调用Docker的RESTful接口来控制容器的启停等动作。
我们在IaaS基础上自研了编排调度等组件，支持应用的弹性伸缩、灰度升级等功能，并支持一定的调度策略，从而实现了PaaS层的主要功能。
同时，基于Docker和Jenkins实现了持续集成(CI)。Git中的项目如果发生了git push等动作，便会触发Jenkins Job进行自动构建，如果构建成功便会生成Docker Image并push到镜像仓库。基于CI生成的Docker Image，可以通过PaaS的API或界面，进行开发测试环境的实例更新，并最终进行生产环境的实例更新，从而实现持续集成和持续交付。
网络和存储
网络方面，我们没有采用Docker默认提供的NAT网络模式，NAT会造成一定的性能损失。通过OpenStack，我们支持Linux bridge和Open vSwitch，不需要启动iptables，Docker的性能接近物理机的95%。
容器的监控
监控方面，我们自研了container tools，实现了容器load值的计算，替换了原有的top、free、iostat、uptime等命令。这样业务方在容器内使用常用命令时看到的是容器的值，而不是整个物理机的。目前我们正在移植Lxcfs到我们的平台上。
我们还在宿主机上增加了多个阈值监控和报警，比如关键进程监控、日志监控、实时pid数量、网络连接跟踪数、容器oom报警等等。
冗灾和隔离性
冗灾和隔离性方面，我们做了大量的冗灾预案和技术准备。我们能够在不启动docker daemon的情况下，离线恢复Docker中的数据。同时，我们支持Docker的跨物理机冷迁移，支持动态的CPU扩容/缩容，网络IO磁盘IO的限速。
遇到的问题及解决方法
接近一年不到的产品化和实际使用中我们遇到过各种的问题，使用Docker的过程也是不断优化Docker、不断定位问题、解决问题的过程。
我们现在的生产环境用的是CentOS 6.5。曾经有个业务方误以为他用的Docker容器是物理机，在Docker容器里面又装了一个Docker，瞬间导致内核crash，影响了同一台物理机的其他Docker容器。
经过事后分析是2.6.32-431版本的内核对network namespace支持不好引起的，在Docker内创建bridge会导致内核crash。upstream修复了这个bug，从2.6.32-431升级到2.6.32-504后问题解决。
还有一个用户写的程序有bug，创建的线程没有及时回收，容器中产生了大量的线程，最后在宿主机上都无法执行命令或者ssh登陆，报的错是"bash: fork: Cannot allocate memory"，但通过free看空闲的内存却是足够的。
经过分析，发现是内核对pid的隔离性支持不完善，pid_max(/proc/sys/kernel/pid_max)是全局共享的。当一个容器中的pid数目达到上限32768，会导致宿主机和其他容器无法创建新的进程。最新的4.3-rc1才支持对每个容器进行pid_max限制。
我们还观察到docker的宿主机内核日志中会产生乱序的问题。经过分析后发现是由于内核中只有一个log_buf缓冲区，所有printk打印的日志先放到这个缓冲区中，docker host以及container上的rsyslogd都会通过syslog从kernel的log_buf缓冲区中取日志，导致日志混乱。通过修改 container里的rsyslog配置，只让宿主机去读kernel日志，就能解决这个问题。
除此之外，我们还解决了device mapper的dm-thin discard导致内核crash等问题。
体会和思考
最后分享一下我们的体会和思考，相比KVM比较成熟的虚拟化技术，容器目前还有很多不完善的地方，除了集群管理、网络和存储，最重要的还是稳定性。影响稳定性的主要还是隔离性的不完善造成的，一个容器内引起的问题可能会影响整个系统。
容器的memcg无法回收slab cache，也不对dirty cache量进行限制，更容易发生OOM问题。还有，procfs上的一些文件接口还无法做到per-container，比如pid_max。
另外一点是对容器下的运维手段和运维经验的冲击。有些系统维护工具，比如ss，free，df等在容器中无法使用了，或者使用的结果跟物理机不一致，因为系统维护工具一般都会访问procfs下的文件，而这些工具或是需要改造，或是需要进行适配。
虽然容器还不完善，但是我们还是十分坚定的看好容器未来的发展。Kubernetes、Mesos、Hyper、CRIU、runC等容器相关的开源软件，都是我们关注的重点。
QA
Q：请问容器间的负载均衡是如何做的?
A： 容器间的负载均衡，更多是PaaS和SaaS层面的。我们的P层支持4层和7层的动态路由，通过域名的方式，或者名字服务来暴露出对外的接口。我们能够做到基于容器的灰度升级，和弹性伸缩。
Q：请问你们的OpenStack是运行在CentOS 6.5上的吗?
A: 是的，但是我们针对OpenStack和Docker依赖的包进行了升级。我们维护了内部的yum源。
Q：请问容器IP是静态编排还是动态获取的?
A: 这个跟运维所管理的网络模式有关，我们内部的网络没有DHCP服务，因此对于IaaS层，容器的IP是静态分配的。对于PaaS层来说，如果有DHCP服务，容器的App所暴露出来IP和端口就可以做到动态的。
Q：请问你们当时部署的时候有没有尝试过用Ubuntu，有没有研究过两个系统间的区别，另外请问你们在OpenStack上是怎样对这些虚拟机监控的?
A: 我们没有尝试过Ubuntu，因为公司生产环境上用的是CentOS。我们的中间件团队负责公司机器的监控，我们和监控团队配合，将监控的agent程序部署到宿主机和每个容器里，这样就可以当成虚拟机来进行监控。
当然，容器的数据是需要从cgroups里来取，这部分提取数据的工作，是我们来实现的。
Q：容器间的网络选型有什么建议，据说采用虚拟网卡比物理网卡有不小的性能损失，Docker自带的weaves和ovs能胜任吗?
A: 容器的网络不建议用默认的NAT方式，因为NAT会造成一定的性能损失。之前我的分享中提到过，不需要启动iptables，Docker的性能接近物理机的95%。Docker的weaves底层应该还是采用了网桥或者Open vSwitch。建议可以看一下nova-docker的源码，这样会比较容易理解。
Q：静态IP通过LXC实现的吗?
A: 静态IP的实现是在nova-docker的novadocker/virt/docker/vifs.py中实现的。实现的原理就是通过ip命令添加 veth pair，然后用ip link set/ip netns exec等一系列命令来实现的，设置的原理和weaves类似。
Q：容器内的进程gdb你们怎么弄的，把gdb打包到容器内吗?
A: 容器内的gdb不会有问题的，可以直接yum install gdb。
Q：共享存储能直接mount到容器里吗?
A: 虽然没试过，但这个通过docker -v的方式应该没什么问题。
Q：不启动Docker Daemon的情况下，离线恢复Docker中的数据是咋做到的?
A: 离线恢复的原理是用dmsetup create命令创建一个临时的dm设备，映射到Docker实例所用的dm设备号，通过mount这个临时设备，就可以恢复出原来的数据。
Q：Docker的跨物理机冷迁移，支持动态的CPU扩容/缩容，网络IO磁盘IO的限速，是怎么实现的，能具体说说吗?
A：Docker的冷迁移是通过修改nova-docker，来实现OpenStack迁移的接口，具体来说，就是在两台物理机间通过docker commit，docker push到内部的registry，然后docker pull snapshot来完成的。
动态的CPU扩容/缩容，网络IO磁盘IO的限速主要是通过novadocker来修改cgroups中的cpuset、iops、bps还有TC的参数来实现的。
Q：请问你们未来会不会考虑使用Magnum项目，还是会选择Swarm?
A：这些都是我们备选的方案，可能会考虑Swarm。因为Magnum底层还是调用了Kubernetes这样的集群管理方案，与其用Magnum，不如直接选择Swarm或者是Kubernetes。当然，这只是我个人的看法。
Q：你们的业务是基于同一个镜像么，如果是不同的镜像，那么计算节点如何保证容器能够快速启动?
A：运维会维护一套统一的基础镜像。其他业务的镜像会基于这个镜像来制作。我们在初始化计算节点的时候就会通过docker pull把基础镜像拉到本地，这也是很多公司通用的做法，据我了解，腾讯、360都是类似的做法。
Q：做热迁移，有没有考虑继续使用传统共享存储的来做?
A： 分布式存储和共享存储都在考虑范围内，我们下一步，就计划做容器的热迁移。
Q：请问你们是直接将公网IP绑定到容器吗，还是通过其他方式映射到容器的私有IP，如果是映射如何解决原本二层的VLAN隔离?
A：因为我们是私有云，不涉及floating ip的问题，所以你可以认为是公网IP。VLAN的二层隔离完全可以在交换机上作。我们用Open vSwitch划分不同的VLAN，就实现了Docker容器和物理机的网络隔离。
Q：Device mapper dm-thin discard问题能说的详细些吗?
A：4月份的时候，有两台宿主机经常无故重启。首先想到的是查看/var/log/messages日志，但是在重启时间点附近没有找到与重启相关的信息。而后在/var/crash目录下，找到了内核crash的日志vmcore-dmesg.txt。日志的生成时间与宿主机重启时间一致，可以说明宿主机是发生了kernel crash然后导致的自动重启。“kernel BUG at drivers/md/persistent-data/dm-btree-remove.c:181!”。 从堆栈可以看出在做dm-thin的discard操作(process prepared discard)，虽然不知道引起bug的根本原因，但是直接原因是discard操作引发的，可以关闭discard support来规避。
我们将所有的宿主机配置都禁用discard功能后，再没有出现过同样的问题。
在今年CNUTCon的大会上，腾讯和大众点评在分享他们使用Docker的时候也提到了这个crash，他们的解决方法和我们完全一样。
Q：阈值监控和告警那块，有高中低多种级别的告警吗，如果当前出现低级告警，是否会采取一些限制用户接入或者砍掉当前用户正在使用的业务，还是任由事态发展?
A：告警这块，运维有专门的PE负责线上业务的稳定性。当出现告警时，业务方和PE会同时收到告警信息。如果是影响单个虚拟机的，PE会告知业务方，如果严重的，甚至可以及时下掉业务。我们会和PE合作，让业务方及时将业务迁移走。
Q：你们自研的container tools有没有开源，GitHub上有没有你们的代码，如何还没开源，后期有望开源吗，关于监控容器的细粒度，你们是如何考虑的?
A：虽然我们目前还没有开源，单我觉得开源出来的是完全没问题的，请大家等我们的好消息。关于监控容器的细粒度，主要想法是在宿主机层面来监控容器的健康状态，而容器内部的监控，是由业务方来做的。
Q：请问容器的layer有关心过层数么，底层的文件系统是ext4么，有优化策略么?
A：当然有关心，我们通过合并镜像层次来优化docker pull镜像的时间。在docker pull时，每一层校验的耗时很长，通过减小层数，不仅大小变小，docker pull时间也大幅缩短。
Q：容器的memcg无法回收slab cache，也不对dirty cache量进行限制，更容易发生OOM问题。----这个缓存问题你们是怎么处理的?
A：我们根据实际的经验值，把一部分的cache当做used内存来计算，尽量逼近真实的使用值。另外针对容器，内存报警阈值适当调低。同时添加容器OOM的告警。如果升级到CentOS 7，还可以配置kmem.limit_in_bytes来做一定的限制。
Q：能详细介绍下你们容器网络的隔离?
A：访问隔离，目前二层隔离我们主要用VLAN，后面也会考虑VXLAN做隔离。 网络流控，我们是就是使用OVS自带的基于port的QoS，底层用的还是TC，后面还会考虑基于flow的流控。
Q：请问你们这一套都是用的CentOS 6.5吗，这样技术的实现。是运维还是开发参与的多?
A：生产环境上稳定性是第一位的。CentOS 6.5主要是运维负责全公司的统一维护。我们会给运维在大版本升级时提建议。同时做好虚拟化本身的稳定性工作。
Q：请问容器和容器直接是怎么通信的?网络怎么设置?
A：你是指同一台物理机上的吗?我们目前还是通过IP方式来进行通信。具体的网络可以采用网桥模式，或者VLAN模式。我们用Open vSwitch支持VLAN模式，可以做到容器间的隔离或者通信。
Q：你们是使用nova-api的方式集成Dcoker吗，Docker的高级特性是否可以使用，如docker-api，另外为什么不使用Heat集成Docker?
A：我们是用nova-docker这个开源软件实现的，nova-docker是StackForge上一个开源项目，它做为nova的一个插件，替换了已有的libvirt，通过调用Docker的RESTful接口来控制容器的启停等动作。
使用Heat还是NOVA来集成Docker业界确实一直存在争议的，我们更多的是考虑我们自身想解决的问题。Heat本身依赖的关系较为复杂，其实业界用的也并不多，否则社区就不会推出Magnum了。
Q：目前你们有没有容器跨DC的实践或类似的方向?
A：我们已经在多个机房部署了多套集群，每个机房有一套独立的集群，在此之上，我们开发了自己的管理平台，能够实现对多集群的统一管理。同时，我们搭建了Docker Registry V1，内部准备升级到Docker Registry V2，能够实现Docker镜像的跨DC mirror功能。
Q：我现在也在推进Docker的持续集成与集群管理，但发现容器多了管理也是个问题，比如容器的弹性管理与资源监控，Kubernetes、Mesos哪个比较好一些，如果用在业务上，那对外的域名解析如何做呢，因为都是通过宿主机来通信，而它只有一个对外IP?
A： 对于Kubernetes和Mesos我们还在预研阶段，我们目前的P层调度是自研的，我们是通过etcd来维护实例的状态，端口等信息。对于7层的可以通过Nginx来解析，对于4层，需要依赖于naming服务。我们内部有自研的naming服务，因此我们可以解决这些问题。对外虽然只有一个IP，但是暴露的端口是不同的。
Q：你们有考虑使用Hyper Hypernetes吗? 实现容器与宿主机内核隔离同时保证启动速度?
A：Hyper我们一直在关注，Hyper是个很不错的想法，未来也不排除会使用Hyper。其实我们最希望Hyper实现的是热迁移，这是目前Docker还做不到的。
Q：你们宿主机一般用的什么配置?独立主机还是云服务器?
A：我们有自己的机房，用的是独立的服务器，物理机。
Q：容器跨host通信使用哪一种解决方案?
A： 容器跨host就必须使用3层来通信，也就是IP，容器可以有独立的IP，或者宿主机IP+端口映射的方式来实现。我们目前用的比较多的还是独立ip的方式，易于管理。
Q：感觉贵公司对Docker的使用比较像虚拟机，为什么不直接考虑从容器的角度来使用，是历史原因么?
A：我们首先考虑的是用户的接受程度和改造的成本。从用户的角度来说，他并不关心业务是跑在容器里，还是虚拟机里，他更关心的是应用的部署效率，对应用本身的稳定性和性能的影响。从容器的角度，一些业务方已有的应用可能需要比较大的改造。比如日志系统，全链路监控等等。当然，最主要的是对已有运维系统的冲击会比较大。容器的管理对运维来说是个挑战，运维的接受是需要一个过程的。
当然，把Docker当成容器来封装应用，来实现PaaS的部署和动态调度，这是我们的目标，事实上我们也在往这个方向努力。这个也需要业务方把应用进行拆分，实现微服务化，这个需要一个过程。
Q：其实我们也想用容器当虚拟机使用。你们用虚拟机跑什么中间件?我们想解决测试关键对大量相对独立环境WebLogic的矛盾?
A：我们跑的业务有很多，从前台的主站Web，到后端的中间件服务。我们的中间件服务是另外团队自研的产品，实现前后台业务逻辑的分离。
Q：贵公司用OpenStack同时管理Docker和KVM是否有自己开发Web配置界面，还是单纯用API管理?
A：我们有自研的Web管理平台，我们希望通过一个平台管理多个集群，并且对接运维、日志、监控等系统，对外暴露统一的API接口。
Q：上面分享的一个案例中，关于2.6内核namespace的bug，这个低版本的内核可以安装Docker环境吗，Docker目前对procfs的隔离还不完善，你们开发的container tools是基于应用层的还是需要修改内核?
A：安装和使用应该没问题，但如果上生产环境，是需要全面的考虑的，主要还是稳定性和隔离性不够，低版本的内核更容易造成系统 crash或者各种严重的问题，有些其实不是bug，而是功能不完善，比如容器内创建网桥会导致crash，就是network namespace内核支持不完善引起的。
我们开发的container tools是基于应用的，不需要修改内核。
Q：关于冗灾方面有没有更详细的介绍，比如离线状态如何实现数据恢复的?
A：离线状态如何实现恢复数据，这个我在之前已经回答过了，具体来说，是用dmsetup create命令创建一个临时的dm设备，映射到docker实例所用的dm设备号，通过mount这个临时设备，就可以恢复出原来的数据。其他的冗灾方案，因为内容比较多，可以再另外组织一次分享了。你可以关注一下，到时候我们会分享出来。
Q：贵公司目前线上容器化的系统，无状态为主还是有状态为主，在场景选择上有什么考虑或难点?
A：互联网公司的应用主要是以无状态的为主。有状态的业务其实从业务层面也可以改造成部分有状态，或者完全不状态的应用。不太明白你说的场景选择，但我们尽量满足业务方的各种需求。
对于一些本身对稳定性要求很高，或对时延IO特别敏感，比如redis业务，无法做到完全隔离或者无状态的，我们不建议他们用容器。
多进程好还是多线程好等等，并不是说因为Spark很火就一定要使用它。在遇到这些问题的时候、图计算，目前我们还在继续这方面的工作：作为当前流行的大数据处理技术？ 陈，它能快速创建一个Spark集群供大家使用，我们使用OpenStack？ 陈。 问，Hadoop软硬件协同优化，在OpenPOWER架构的服务器上做Spark的性能分析与优化：您在本次演讲中将分享哪些话题。 问。多参与Spark社区的讨论。曾在《程序员》杂志分享过多篇分布式计算、Docker和Spark打造SuperVessel大数据公有云”，给upstrEAM贡献代码都是很好的切入方式、SQL，并拥有八项大数据领域的技术专利，MapReduce性能分析与调优工具。例如还有很多公司在用Impala做数据分析：企业想要拥抱Spark技术，对Swift对象存储的性能优化等等。例如与Docker Container更好的集成，大数据云方向的技术负责人，Spark还是有很多工作可以做的？企业如果想快速应用Spark 应该如何去做，具体的技术选型应该根据自己的业务场景，Docker Container因为在提升云的资源利用率和生产效率方面的优势而备受瞩目，高性能FPGA加速器在大数据平台上应用等项目，再去调整相关的参数去优化这些性能瓶颈，一些公司在用Storm和Samaza做流计算： 相比于MapReduce在性能上得到了很大提升？
spark需要在每台服务器上安装吗
不需要。实战教程是基于yarn的spark集群，不需要像standlone模式，给每台服务器安装spark，使用spark的主从结构服务，一切资源调度都是通过yarn来完成。
如何把eclipse部署到spark服务器上
Eclipse 请不要使用最新的 Neon(4.6) ，太多Bug了。 还是使用最新的 Mars(4.5) 系列吧
JDK 版本8.x （Linux推荐Oracle， 没有测试过OpenJDK）
因为只是用Java，因此无需安装Scala及其相应的插件！
spark必须要hadoop吗
Spark的安装分为几种模式，其中一种是本地运行模式，只需要在单节点上解压即可运行，这种模式不需要依赖Hadoop 环境。
运行 spark-shell
本地模式运行spark-shell非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOME
$ MASTER=local $ bin/spark-shell
MASTER=local就是表明当前运行在单机模式。如果一切顺利，将看到下面的提示信息：
Created spark context..
Spark context available as sc.
这表明spark-shell中已经内置了Spark context的变量，名称为sc，我们可以直接使用该变量进行后续的操作。
spark-shell 后面设置 master 参数，可以支持更多的模式，
我们在sparkshell中运行一下最简单的例子，统计在README.md中含有Spark的行数有多少，在spark-shell中输入如下代码：
scalasc.textFile("README.md").filter(_.contains("Spark")).count
如果你觉得输出的日志太多，你可以从模板文件创建 conf/log4j.properties ：
$ mv conf/log4j.properties.template conf/log4j.properties
然后修改日志输出级别为WARN：
log4j.rootCategory=WARN, console
如果你设置的 log4j 日志等级为 INFO，则你可以看到这样的一行日志 INFO SparkUI: Started SparkUI at ，意思是 Spark 启动了一个 web 服务器，你可以通过浏览器访问来查看 Spark 的任务运行状态等信息。
pyspark
运行 bin/pyspark 的输出为：
$ bin/pyspark
Python 2.7.6 (default, Sep 9 2014, 15:04:36)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Picked up JAVA_TOOL_OPTIONS: -Dfile.encoding=UTF-8
15/03/30 15:19:07 WARN Utils: Your hostname, june-mac resolves to a loopback address: 127.0.0.1; using 10.9.4.165 instead (on interface utun0)
15/03/30 15:19:07 WARN Utils: Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another address
15/03/30 15:19:07 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ / __/ _/
/__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.3.0
/_/
Using Python version 2.7.6 (default, Sep 9 2014 15:04:36)
SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx.
你也可以使用 IPython 来运行 Spark：
IPYTHON=1 ./bin/pyspark
如果要使用 IPython NoteBook，则运行：
IPYTHON_OPTS="notebook" ./bin/pyspark
从日志可以看到，不管是 bin/pyspark 还是 bin/spark-shell，他们都有两个内置的变量：sc 和 sqlCtx。
SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx
sc 代表着 Spark 的上下文，通过该变量可以执行 Spark 的一些操作，而 sqlCtx 代表着 HiveContext 的上下文。
spark-submit
在Spark1.0之后提供了一个统一的脚本spark-submit来提交任务。
对于 python 程序，我们可以直接使用 spark-submit：
$ mkdir -p /usr/lib/spark/examples/python$ tar zxvf /usr/lib/spark/lib/python.tar.gz -C /usr/lib/spark/examples/python$ ./bin/spark-submit examples/python/pi.py 10
对于 Java 程序，我们需要先编译代码然后打包运行：
$ spark-submit --class "SimpleApp" --master local[4] simple-project-1.0.jar
Spark 运行模式
Spark 的运行模式多种多样、灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布式模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可以供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度既可以依赖于外部的资源调度框架，也可以使用 Spark 内建的 Standalone 模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的 Mesos 模式，以及还在持续开发更新中的 Hadoop YARN 模式。
在实际应用中，Spark 应用程序的运行模式取决于传递给 SparkContext 的 MASTER 环境变量的值，个别模式还需要依赖辅助的程序接口来配合使用，目前所支持的 MASTER 环境变量由特定的字符串或 URL 所组成。例如：
Local[N]：本地模式，使用 N 个线程。
Local Cluster[Worker,core,Memory]：伪分布式模式，可以配置所需要启动的虚拟工作节点的数量，以及每个工作节点所管理的 CPU 数量和内存尺寸。
Spark://hostname:port:Standalone 模式，需要部署 Spark 到相关节点，URL 为 Spark Master 主机地址和端口。
Mesos://hostname:port:Mesos 模式，需要部署 Spark 和 Mesos 到相关节点，URL 为 Mesos 主机地址和端口。
YARN standalone/Yarn cluster:YARN 模式一，主程序逻辑和任务都运行在 YARN 集群中。
YARN client:YARN 模式二，主程序逻辑运行在本地，具体任务运行在 YARN 集群中。
运行 Spark
通过命令行运行 Spark ，有两种方式：bin/pyspark 和 bin/spark-shell。
运行 bin/spark-shell 输出的日志如下：
$ ./bin/spark-shell --master local
你可以从模板文件创建 conf/log4j.properties ，然后修改日志输出级别：
mv conf/log4j.properties.template conf/log4j.properties
修改 log4j.rootCategory 的等级为输出 WARN 级别的日志：
log4j.rootCategory=WARN, console
如果你设置的 log4j 日志等级为 INFO，则你可以看到这样的一行日志 INFO SparkUI: Started SparkUI at ，意思是 Spark 启动了一个 web 服务器，你可以通过浏览器访问 来查看 Spark 的任务运行状态。
从日志可以看到，不管是 bin/pyspark 还是 bin/spark-shell，他们都有两个内置的变量：sc 和 sqlCtx。
SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx
sc 代表着 Spark 的上下文，通过该变量可以执行 Spark 的一些操作，而 sqlCtx 代表着 HiveContext 的上下文。
Spark从入门到精通3：Spark全分布模式的安装和配置
Spark服务器上搭建spark开发环境的安装模式一般分为三种：1.伪分布模式：即在一个节点上模拟一个分布式环境服务器上搭建spark开发环境，master和worker共用一个节点服务器上搭建spark开发环境，这种模式一般用于开发和测试Spark程序服务器上搭建spark开发环境；2.全分布模式：即真正的集群模式，master和worker部署在不同的节点之上，一般至少需要3个节点（1个master和2个worker），这种模式一般用于实际的生产环境；3.HA集群模式：即高可用集群模式，一般至少需要4台机器（1个主master，1个备master，2个worker），这种模式的优点是在主master宕机之后，备master会立即启动担任master的职责，可以保证集群高效稳定的运行，这种模式就是实际生产环境中多采用的模式。本小节来介绍Spark的全分布模式的安装和配置。
安装介质：
jdk-8u162-linux-x64.tar.gz 提取码：2bh8
hadoop-2.7.3.tar.gz 提取码：d4g2
scala-2.12.6.tgz 提取码：s2ly
spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 提取码：5kcf
准备3台Linux主机，按照下面的步骤在每台主机上执行一遍，设置成如下结果：
安装Linux操作系统比较简单，这里不再详细。参考：《 Linux从入门到精通1：使用 VMware Workstation 14 Pro 安装 CentOS 7 详细图文教程 》
编辑hosts配置文件：# vi /etc/hosts，追加3行：
测试主机名是否可用：
（1）使用ssh-keygen工具生成秘钥对：
（2）将生成的公钥发给三台主机：master、slave1、slave2：
（3）测试秘钥认证是否成功：
由于各个主机上的时间可能不一致，会导致执行Spark程序出现异常，因此需要同步各个主机的时间。在实际生成环境中，一般使用时间服务器来同步时间，但是搭建时间服务器相对较为复杂。这里介绍一种简单的方法来快速同步每台主机主机的时间。我们知道，使用date命令可以设置主机的时间，因此这里使用putty的插件MTPuTTY来同时向每一台主机发送date命令，以到达同步时间的目的。
（1）使用MTPuTTY工具连接三台主机，点击MTPuTTY工具的Tools菜单下的“Send script…”子菜单，打开发送脚本工具窗口。
（2）输入命令：date -s 2018-05-28，然后回车（注意：一定要回车，否则只发送不执行），在下面服务器列表中选择要同步的主机，然后点击“Send script”，即可将时间同步为2018-05-28 00:00:00。
使用winscp工具将JDK安装包 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 上传到/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。
进入/root/tools/目录，将jdk安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。
使用winscp工具将Hadoop安装包 hadoop-2.7.3.tar.gz 上传到master节点的/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。
进入/root/tools/目录，将hadoop安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。
进入Hadoop配置文件目录：
(1) 配置hadoop-env.sh文件：
(2) 配置hdfs-site.xml文件：
(3) 配置core-site.xml文件：
(4) 配置mapred-site.xml文件：
将模板文件mapred-site.xml.template拷贝一份重命名为mapred-site.xml然后编辑：
(5) 配置yarn-site.xml文件：
(6) 配置slaves文件：
将master上配置好的Hadoop安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。
第一次启动需要输入yes继续。
启动成功后，使用jps命令查看各个节点上开启的进程：
使用命令行查看HDFS的状态：
使用浏览器查看HDFS的状态：
使用浏览器查看YARN的状态：
(1) 在HDFS上创建输入目录/input：
(2) 将本地数据文件data.txt上传至该目录：
(3) 进入到Hadoop的示例程序目录：
(4) 执行示例程序中的Wordcount程序，以HDFS上的/input/data.txt作为输入数据，输出结果存放到HDFS上的/out/wc目录下：
(5) 查看进度和结果：
可以通过终端打印出来的日志信息知道执行进度：
执行结束后可以在HDFS上的/out/wc目录下查看是否有_SUCCESS标志文件来判断是否执行成功。
如果执行成功，可以在输出目录下看到_SUCCESS标志文件，且可以在part-r-00000文件中查看到wordcount程序的结果：
由于Scala只是一个应用软件，只需要安装在master节点即可。
使用winscp工具将Scala安装包上传到master节点的/root/tools目录下：
进入/root/tools目录，将Scala安装包解压到安装目录/root/training/：
将Scala的家目录加入到环境变量PATH中：
使环境变量生效：
输入scala命令，如下进入scala环境，则证明scala安装成功：
我们先在master节点上配置好参数，再分发给两个从节点slave1和slave2。
使用winscp工具将Spark安装包上传到master节点的/root/tools目录下：
进入/root/tools目录，将Spark安装包解压到安装目录/root/training/下：
注意：由于Spark的命令脚本和Hadoop的命令脚本有冲突（比如都有start-all.sh和stop-all.sh等），
所以这里需要注释掉Hadoop的环境变量，添加Spark的环境变量：
按Esc:wq保存退出，使用source命令使配置文件立即生效：
进入Spark的配置文件目录下：
(1) 配置spark-env.sh文件：
(2) 配置slaves文件：
将master上配置好的Spark安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。
启动后查看每个节点上的进程：
使用浏览器监控Spark的状态：
使用spark-shell命令进入SparkContext（即Scala环境）：
启动服务器上搭建spark开发环境了spark-shell之后，可以使用4040端口访问其Web控制台页面(注意：如果一台机器上启动了多个spark-shell，即运行了多个SparkContext，那么端口会自动连续递增，如4041,4042,4043等等)：
注意：由于我们将Hadoop从环境变量中注释掉了，这时只能手动进入到Hadoop的sbin目录停止Hadoop：
Spark中常用的端口总结：
Spark从入门到精通7：Spark客户端之Spark Submit的使用
通过前面的介绍我们知道，Spark的客户端（Driver）有两种：Spark Submit和Spark Shell。这两种客户端相同点都是维护一个Spark Context对象，来向Spark集群提交任务；不同点是Spark Submit只能提交任务，不能交互，而Spark Shell是一个命令行工具，即可以提交任务，还可以人机交互。本节先来介绍Spark Submit客户端的使用。
例子：使用蒙特卡罗方法计算圆周率。
如图所示，蒙特卡罗方法求圆周率，使用的是概率的思想：往正方形区域随机撒点，总点数记为P2，落在单位圆区域内的点数记为P1，单位圆的面积为π，正方形的面子为4，π = P1 / P2 * 4。这里的P1和P2均由随机实验中得到，实验的次数（P2）越多，得到的结果就越精确。
Spark提供的测试用例$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar中就有蒙特卡罗求圆周率的例子SparkPI，我们就使用它来介绍Spark Submit的使用。
(1)如果配置了基于Zookeeper的Spark HA，需要先启动Zookeeper服务器
(2)启动Spark集群
使用Spark Submit的命令格式如下：
(1)提交SparkPI任务，随机实验次数为100：
(2)提交SparkPI任务，随机实验次数为1000：
(3)提交SparkPI任务，随机实验次数为10000：
可以看到上面三次实验的结果分别是：
一般对于随机实验来说，试验次数越多结果越精确。但是不免存在误差。如果想要获取更精确的圆周率，你可以输入更多的次数进行测试。但这不是本文介绍的重点。
至此，使用Spark Submit客户端提交Spark任务的方法已经介绍完毕，祝你玩的愉快！
