Spark 客户端可以直接连接 Yarn，不需要额外构建Spark集群。
有 client 和 cluster 两种模式，主要区别在于：Driver 程序的运行节点不同。

  • client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
  • cluster：Driver程序运行在由 RM（ResourceManager）启动的 AM（AplicationMaster）上, 适用于生产环境。

Spark官网Yarn模式安装使用链接

需要环境：Hadoop-YRAN环境(Hadoop分布式环境搭建教程)

确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向包含Hadoop集群的（客户端）配置文件的目录。这些配置用于写入HDFS并连接到YARN ResourceManager。此目录中包含的配置将分发到YARN群集，以便应用程序使用的所有容器都使用相同的配置。如果配置引用不是由YARN管理的Java系统属性或环境变量，则还应该在Spark应用程序的配置（在客户端模式下运行时的驱动程序，执行程序和AM）中进行设置。

  • 修改spark-evn.sh文件
    HADOOP_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop

有两种部署模式可用于在YARN上启动Spark应用程序。在cluster模式下，Spark驱动程序在由YARN在群集上管理的应用程序主进程中运行，并且客户端可以在启动应用程序后消失。在client模式下，驱动程序在客户端进程中运行，而应用程序主控仅用于从YARN请求资源。

与Spark支持的其他集群管理器（在–master 参数中指定了主服务器的地址）不同，在YARN模式下，ResourceManager的地址是从Hadoop配置中提取的。因此，--master参数为yarn。

要以cluster模式启动Spark应用程序：

./bin/spark-submit \
--class path.to.your.Class \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
[options] <app jar> [app options]

例如：

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master yarn \
    --deploy-mode cluster \
    --driver-memory 4g \
    --executor-memory 2g \
    --executor-cores 1 \
    --queue thequeue \
    examples/jars/spark-examples*.jar \
    10

上面启动了一个YARN客户端程序，该程序启动了默认的Application Master。然后，SparkPi将作为Application Master的子线程运行。客户端将定期轮询Application Master以获取状态更新，并将其显示在控制台中。应用程序完成运行后，客户端将退出。请参阅下面的“调试应用程序”部分，以了解如何查看驱动程序和执行程序日志。

要以client模式启动Spark应用程序，请执行相同的操作，但替换cluster为client。下面显示了如何spark-shell在client模式下运行：

./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client