Standalone是 spark自带的资源管理框架，类似 yarn。
yarn中有resourcemanager 和 nodemanager 两个进程，resourcemanager负责管理整个集群的资源，nodemanager负责管理自己所在节点的资源以及启动container。
在Standalone中也有相类似的两个进程，master 和 worker。master 就相当于 yarn 的resourcemanager ， worker 相当于 nodemanager。
Standalone的配置：
在locally的基础上再配置几个参数
需要给出master在哪个节点，以及master服务的端口号。
在搭建HDFS的时候，有一个配置文件叫做 slaves ，配置的是HDFS的 datanode，一般情况下会把 datanode和 nodemanager放在一起，即每个节点上会同时启动datanode 和 nodemanager。slaves 配置的是HDFS的从节点，也是 yarn的从节点。
在Standalone 同样也有一个 slaves 文件，用来配置 worker 节点。这里需要配置两个重要的参数，一个是worker最多可以使用的cpu核数，一个是worker最多可以使用的内存。还要给出worker的服务端口号。
启用Standalone，必须启动master 和 worker 进程。启动脚本在 sbin 目录下。
进入 web UI 页面 。 默认的 web UI 端口号是 8080 ，会跟 tomcat 默认的端口号冲突。 二选一 ，改掉一个端口号。
启动 spark-shell 应用。后面需要给出参数，如果不给，默认在本地运行。参数的值就是在8080页面上 URL 后面那一串东西。
再开一个窗口，不加参数，也完全Ok。这个应用不是跑在Standalone上的 ，是跑在本地的。
现在在本地和Standalone上各运行着一个spark-shell应用，但是只有跑在Standalone上的那一个会显示在 web UI上。
Standalone是主从架构，也会存在单点故障的问题。有两个解决方案，一个是类似HDFS的 secondaryNamenode，基于本地文件系统存储master节点服务的信息。
第二种是类似Hbase的热备机制，依赖Zookeeper协调管理。