Apache Spark大数据部署方式

Spark 的大数据部署方式挺多的，选起来容易让人头大。其实你可以从自己的资源调度需求来入手。Standalone 模式最简单，自己调度资源，用zookeeper做容错，适合玩票或小团队。Spark On Mesos就比较灵活了，CPU可以非独占，资源交给Mesos管，省心不少。

Spark On Yarn蛮受欢迎的，是在 Hadoop 生态下混得风生水起。它支持动态加资源，但目前还只能走粗粒度资源调度，细粒度？等 YARN 再卷几年吧。想玩云部署的朋友，Spark On Cloud也挺香，像在AWS EC2上跑 Spark，访问S3那叫一个方便。

你要是对部署细节有兴趣，推荐几个文章看看，像《Spark on Yarn 模式部署指南》就讲得挺细，还有《大数据技术 SMACKApache 详解》，连Mesos和Akka都带着说了。部署之前最好搞清楚粗粒度和细粒度是啥，可以点点这条：http://192.168.10.201:8080。

如果你刚接触 Spark 部署，建议先试 Standalone 玩玩，搞清楚基本架构。如果团队里已经有 YARN 环境，直接上 Spark On Yarn 也没问题，资源调度会舒服不少。