spark提交任务常见的两种模式:
1,local[k]:本地使用k个worker线程运行saprk程序.这种模式适合小批量数据在本地调试代码用.(若使用本地的文件,需要在前面 加上:file://)
2. spark on yarn模式:
(1)yarn-client模式: 以client模式连接到yarn集群,该方式driver是在client上运行的;
(2)yarn-cluster模式:以cluster模式连接到yarn集群,该方式driver运行在worker节点上.
(3)对于应用场景来说,Yarn-Cluster适合生产环境，Yarn-Client适合交互和调试。
3,提交任务时的几个重要参数:
| executor-cores |
每个executor使用的内核数,默认为1 |
| num-executors |
启动executor的数量,默认为2 |
| executor-memory |
executor的内存大小,默认为1G |
| driver-cores |
driver使用的内核数,默认为1 |
| driver-memory |
driver的内存大小,默认为1G |
| queue |
指定了放在哪个队列里执行 |
| spark.default.parallelism |
该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要， 如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能 Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适 |
| spark.storage.memoryFraction |
该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。也就是说， 默认Executor 60%的内存，可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略， 如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘。 |
| spark.shuffle.memoryFraction |
该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后， 进行聚合操作时能够使用的Executor内存的比例，默认是0.2。也就是说， Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。shuffle操作在进行聚合时， 如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去， 此时就会极大地降低性能。 |
| total-executor-cores |
所有executor的总核数 |
4.几个重要的参数说明:
(1)executor_cores*num_executors
表示的是能够并行执行Task的数目不宜太小或太大！一般不超过总队列 cores 的 25%，比如队列总 cores 400，最大不要超过100，最小不建议低于 40，除非日志量很小。
(2)executor_cores
不宜为1！否则 work 进程中线程数过少，一般 2~4 为宜。
(3)executor_memory
一般 6~10g 为宜，最大不超过20G，否则会导致GC代价过高，或资源浪费严重。
(4)driver-memory
driver 不做任何计算和存储，只是下发任务与yarn资源管理器和task交互，除非你是 spark-shell，否则一般 1-2g
增加每个executor的内存量，增加了内存量以后，对性能的提升，有三点：
(5)如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，
甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
(6)对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。
如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
(7)对于task的执行,可能会创建很多对象.如果内存比较小,可能会频繁导致JVM堆内存满了,然后频繁GC,垃圾回收 ,minor GC和full GC.（速度很慢）.内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，性能提升。
如果有写的不对的地方,欢迎大家指正,如果有什么疑问,可以加QQ群:340297350,谢谢