公司中一般采用spark on yarn 模式，下面主要介绍spark on yarn的安装与简单程序运行。
1、spark on yarn两种运行模式
yarn-cluster：用于生产环境。Driver和AM运行在一起，client单独。
yarn-client：能立即看到输出结果。Driver运行在本地。AM仅用来管理资源。
client提交的job都会在worker上分配一个唯一的APPmaster。
2、配置spark-env.sh文件，让spark找到yarn在哪里
HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/app/hadoop/etc/hadoop
3、配置slaves文件，指定在哪些节点运行worker
4、spark-env.sh—spark的环境变量
5、试运行集群
bin/spark-shell --master yarn-client
启动成功：
6、作业提交（运行pi）
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.JavaSparkPi \
--master yarn-client \
--num-executors 1 \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 1 \
lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar
错误解决：
解决方式：
- 同步时间
- 在hadoop配置文件中yarn-site.xml配置
