在spark1.0中推出spark-submit来统一提交applicaiton
./bin/spark-submit \ --class <main-class> --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ ... # other options <application-jar> \ [application-arguments]
--class：application的入口点；
--master：集群的master url；
--deploy-mode：driver在集群中的部署模式；
application-jar：application代码的jar包， 可以放在HDFS上，也可以放在本地文件系统上；
standalone模式案例：
spark-submit \ --name SparkSubmit_Demo \ --class com.luogankun.spark.WordCount \ --master spark://hadoop000:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-executor-cores 1 \ /home/spark/data/spark.jar \ hdfs://hadoop000:8020/hello.txt
需要在master中设置spark集群的master地址；
yarn-client模式案例：
spark-submit \ --name SparkSubmit_Demo \ --class com.luogankun.spark.WordCount \ --master yarn-client \ --executor-memory 1G \ --total-executor-cores 1 \ /home/spark/data/spark.jar \ hdfs://hadoop000:8020/hello.txt
yarn-cluster模式案例：
spark-submit \ --name SparkSubmit_Demo \ --class com.luogankun.spark.WordCount \ --master yarn-cluster \ --executor-memory 1G \ --total-executor-cores 1 \ /home/spark/data/spark.jar \ hdfs://hadoop000:8020/hello.txt
注：提交yarn上执行需要配置HADOOP_CONF_DIR
yarn-client和yarn-cluser的区别：以Driver的位置来区分
yarn-client：
Client和Driver运行在一起，ApplicationMaster只用来获取资源；结果实时输出在客户端控制台上，可以方便的看到日志信息，推荐使用该模式；
提交到yarn后，yarn先启动ApplicationMaster和Executor，两者都是运行在Container中。注意：一个container中只运行一个executorbackend；
yarn-cluser：
Driver和ApplicationMaster运行在一起，所以运行结果不能在客户端控制台显示，需要将结果需要存放在HDFS或者写到数据库中；
driver在集群上运行，可通过ui界面访问driver的状态。
