standalone
hdfs:namenode是主节点进程，datanode是从节点进程
yarn：resourcemanager是主节点进程，nodemanager是从节点进程
hdfs和yarn是hadoop里面的节点进程信息
在spark里面有
master：主节点进程
worker：从节点进程
使用standalone模式：
将$SPARK_HOME/conf/目录下的slaves.template修改为slaves后添加主机名，如果有5个台机器就应该进行如下slaves的配置hadoop001~hadoop005
如果是多台机器，那么每台机器都在相同的路径下部署spark
将$SPARK_HOME/conf/目录下的spark-env.sh.template修改为spark-env.sh并添加JAVA_HOME的环境变量，否则会报错
配置完成后启动
在$SPARK_HOME/sbin/目录下执行./start-all.sh，通过jps检测会有Master和Worker两个节点进程，就说明standalone模式安装成功。
web界面访问：
MasterWebUI：http://hadoop000:8080
spark提交作业时指定的端口：spark://hadoop000:7077
提交作业到standalone模式
$SPARK_HOME/bin/执行./pyspark --master spark://hadoop000:7077
standalone模式spark-submit运行
$SPARK_HOME/bin/执行./spark-submit --master spark://hadoop000:7077 --name spark-standalone /home/hadoop/script/spark0402.py hdfs://hadoop000:8020/hello.txt hdfs://hadoop000:8020/wc/output
如果使用standalone模式，而且节点个数大于1的时候，如果使用本地文件测试，必须要保证每个节点上都有本地测试文件，可以直接用hdfs进行测试。
例如：hdfs://hadoop000:8020/hello.txt hdfs://hadoop000:8020/wc/output
yarn运行模式
spark on yarn(spark作为客户端，spark需要做的事情是提交作业到yarn上执行)
yarn和standalone的区别：
yarn模式：只需要一个节点，然后提交作业即可，不需要spark集群的(不需要启动Maser和Worker)
standalone模式：在spark集群上的每个节点都需要部署spark，然后需要启动spark集群(需要Maser和Worker进程节点)
启动yarn：
$SPARK_HOME/bin/执行./spark-submit --master yarn --name spark-yarn /home/hadoop/script/spark0402.py hdfs://hadoop000:8020/hello.txt hdfs://hadoop000:8020/wc/output
运行yarn模式前提是需要指定hadoop_conf_dir或者yarn_conf_dir的配置文件目录
将$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录，添加到$SPARK_HOME/conf/目录下的spark-env.sh文件中。例如：HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
yarn支持client和cluster模式：driver运行在哪里
client：提交作业的进程是不能停止的否则作业就挂了
cluster：提交完作业，那么提交作业端就可以断开，因为driver是运行在am里面的
pyspark/spark-shell：交互式运行程序，只能运行在client里面
如何查看已经运行完的yarn的日志信息：yarn logs -applicationId <applicationId>
日志聚合参看：10小时入门Hadoop大数据中的5-12 JobHistory使用