初学Spark时，部署的是Standalone模式（集成了HA），写的测试程序一般创建上下文时如下：
此处master设置为管理节点的集群地址（spark webui上显示的地址） 。
之后将测试代码打包成jar包，上传到服务器，使用spark-submit提交作业。
提交命令：
spark-submit --master spark://s44:7077 --name MyWordCount --class com.yahuidemo.spark.scala.WordCountScala SparkDemo1-1.0-SNAPSHOT.jar hdfs://s44:8020/usr/hadoop/test.txt
打包部署参考 官方api：
http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html
注意，此处我把master设置为我集群master的url，那么可以随意定义；class参数要带包名，一直指定到要运行的类入口，后面紧跟所在的jar（我是直接在jar所在目录下执行的spark-submit，配置过spark环境变量；试过在spark的bin目录下执行，但jar包在别的地方，结果没有成功~）jar包参数后 跟main需要的自定义参数，如果有多个，空格隔开即可。我这里只需要一个参数，用来指定程序要加载的文件目录。
提交后就等着打印结果就好。另外可以根据屏幕打印出来的提示查看日志，还可以在webui上查看具体的执行过程。类似于这样：
点超链接可以看详细的。
前面是测试standalone模式，现在要讲的是yarn模式下提交作业。
由于公司使用ambari来统一搭建管理hadoop、spark等集群。ambari上添加servcie的方式搭建的spark集群是spark-yarn模式。底层原理跟standalone是差不多的，由master来调度worker实现计算，只不过调度交给yarn来管理。
看网上有人这样解释：客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程。Driver进程会向RS(ResourceManager)发送请求，启动AM(ApplicationMaster)的资源。RS收到请求，随机选择一台NM(NodeManager)启动AM。这里的NM相当于Standalone中的Worker节点。AM启动后，会向RS请求一批container资源，用于启动Executor.RS会找到一批NM返回给AM,用于启动Executor。AM会向NM发送命令启动Executor。Executor启动后，会反向注册给Driver，Driver发送task到Executor,执行情况和结果返回给Driver端。
官方也给出了spark-yarn的部署文档：
http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html
ambari上搭建好集群后，提交了一个example没有问题：
spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi spark-examples_2.11-2.3.0.2.6.5.0-292.jar
后来自己写了个单词统计的测试类，在使用yarn方式提交。
这里需要将SparkConfig的master配置修改为“yarn”。我为了方便切换模式，将masterurl写成参数传递方式：
依旧将作业打成jar包，上传到服务器，提交作业。提交命令为：
spark-submit --master yarn --class com.yahuidemo.spark.scala.WordCountScala SparkDemo1-1.0-SNAPSHOT.jar yarn /user/spark/test.txt
如图：
注意 需要将master参数修改为yarn，class参数、jar包 和自定义参数跟standalone模式下一样传递。我传了两个参数，一个是指定masterurl 另一个是文件目录。
执行结果
webui 观察
