GraphX提交应用程序

在Spark bin目录下的spark-submit可以用来在集群上启动应用程序。它可以通过统一的接口使用Spark支持的所有集群管理器，所有你不必为每一个管理器做相应的配置。

用spark-submit启动应用程序

bin/spark-submit脚本负责建立包含Spark以及其依赖的类路径（classpath），它支持不同的集群管理器以及Spark支持的加载模式。

./bin/spark-submit \
  --class <main-class>
  --master <master-url> \
  --deploy-mode <deploy-mode> \
  --conf <key>=<value> \
  ... # other options
  <application-jar> \
  [application-arguments]

一些常用的选项是：

一个通用的部署策略是从网关集群提交你的应用程序，这个网关机器和你的worker集群物理上协作。在这种设置下，client模式是适合的。在client模式下，driver直接在spark-submit进程中启动，而这个进程直接作为集群的客户端。应用程序的输入和输出都和控制台相连接。因此，这种模式特别适合涉及REPL的应用程序。

另一种选择，如果你的应用程序从一个和worker机器相距很远的机器上提交，通常情况下用cluster模式减少drivers和executors的网络迟延。注意，cluster模式目前不支持独立集群、mesos集群以及python应用程序。

有几个我们使用的集群管理器特有的可用选项。

例如，在Spark独立集群的cluster模式下，你也可以指定--supervise用来确保driver自动重启（如果它因为非零退出码失败）。为了列举spark-submit所有的可用选项，用--help运行它。

# Run application locally on 8 cores
./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master local[8] \
  /path/to/examples.jar \
  100

# Run on a Spark Standalone cluster in client deploy mode
./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master spark://207.184.161.138:7077 \
  --executor-memory 20G \
  --total-executor-cores 100 \
  /path/to/examples.jar \
  1000

# Run on a Spark Standalone cluster in cluster deploy mode with supervise
./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master spark://207.184.161.138:7077 \
  --deploy-mode cluster
  --supervise
  --executor-memory 20G \
  --total-executor-cores 100 \
  /path/to/examples.jar \
  1000

# Run on a YARN cluster
export HADOOP_CONF_DIR=XXX
./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master yarn-cluster \  # can also be `yarn-client` for client mode
  --executor-memory 20G \
  --num-executors 50 \
  /path/to/examples.jar \
  1000

# Run a Python application on a Spark Standalone cluster
./bin/spark-submit \
  --master spark://207.184.161.138:7077 \
  examples/src/main/python/pi.py \
  1000

Master URLs

传递给Spark的url可以用下面的模式