Spark可以以分布式集群架构模式运行，如果我们不熟Spark Cluster，这个时候需要集群管理器帮助我们管理Spark 集群。 集群管理器根据需要为所有工作节点提供资源，操作所有节点。负责管理和协调集群节点的程序一般叫做：Cluster Manager，集群管理器。
目前搭建Spark 集群，可以的选择包括Standalone，YARN，Mesos，K8s，这么多工具，在部署Spark集群时很难选择，哪些是最好的Apache Spark集群管理器？
接下来我们会详细介绍了每个集群管理器的功能，并详细介绍调度原理，HA（高可用性），安全性和监控机制。
Apache Spark是一个高性能分布式大数据处理引擎，可以以分布式集群模式运行。 Spark应用程序作为集群上的独立进程集运行，所有这些都由中央协调器协调。这个中央协调器可以连接4个不同的集群管理器：Spark的Standalone，Apache Mesos和YARN（Yet Another Resource Negotiator），还有最新的K8s。
在群集上以分布式模式运行Spark应用程序时，Spark使用主/从体系结构，中央协调器（coordinator也称为驱动程序）是应用程序中的主进程，运行创建SparkContext对象的代码。此Driver驱动程序进程负责将用户应用程序转换为称为Task任务的较小执行单元。然后，这些任务由执行程序执行，执行程序是运行各个任务的工作进程。如下图所示：
在群集中，有一个Master和任意数量的Worker。驱动程序可以在独立进程中运行，也可以在集群的工作程序中运行，从集群管理器请求执行程序。然后，它会在从集群管理器获取的执行程序上调度组成应用程序的任务。集群管理器负责在构成集群的主机上调度和分配资源。
Spark与底层集群管理器无关，可以独立运行，也可以结合集群管理器。集群管理器都有控制部署资源使用和其他功能的选项，并且都带有监控工具。
那么如何确定哪个是最好的集群管理器？要回答这个问题，我们将从介绍开始，然后详细对比每个集群管理器的扩展功能，节点管理，高可用性（HA），安全性和监控。
1、Spark集群管理器类型
Spark目前支持多个集群管理器，比较著名的，成熟的管理器方案是下面4个：
1）Standalone - Spark自带的简单集群管理器，可以轻松设置集群。
2）Apache Mesos - 一个通用的集群管理器，也可以运行Hadoop MapReduce和服务应用程序。
3）Hadoop YARN - Hadoop 2中新增的资源管理器。
4）Kubernetes - K8s,谷歌开源的容器管理工具，是个开源系统，用于自动化容器化应用程序的部署，扩展和管理。
也有第三方开源第三方项目扩展（Spark项目官方不支持），使用添Nomad作为集群管理器的尝试项目。
2、Spark集群调度原理
Spark应用程序作为集群上的独立进程集运行，由主程序中的SparkContext对象（称为驱动程序）协调。
Spar分布式集群模式运行，Java等开发的大数据程序使用SparkContext对象连接到几种集群管理器（Standalone，Mesos或YARN），管理器负责调度分配资源。 连接后，Spark会在集群中的节点上获取executors执行程序，这些executors执行程序是为应用程序运行计算和存储数据的进程。 接下来，它将我们编写的Java大叔应用程序代码（传递给SparkContext的JAR或Python文件定义）发送给executors执行程序。 最后，SparkContext定义Job概念，并且将Job分解的大数据计算任务tasks发送给executors执行程序，一个集群多个节点，一个节点至少有一个executors，一个executors可以有多个Task。
3、Spark 4个集群管理
Spark现在支持4种集群管理器：Spark的Standalone，Apache Mesos和YARN（Yet Another Resource Negotiator），K8s。
1）Spark Standalone集群管理器是一个简单的集群管理器，可作为Spark发行版的一部分。它具有主服务器的HA，对工作人员故障具有弹性，具有管理每个应用程序资源的功能，并且可以与现有Hadoop部署一起运行并访问HDFS（Hadoop分布式文件系统）数据。该分发包括脚本，以便在Amazon EC2上本地或在云中轻松部署。它可以在Linux，Windows或Mac OSX上运行。
2）Apache Mesos是开源分布式资源管理框架，支持Master主服务器和Slave从服务器的HA，可以管理分布式应用程序的资源，并且支持Docker容器。。Mesos最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，后在Twitter得到广泛使用。它可以运行Spark作业，Hadoop MapReduce或任何其他服务应用程序。它有适用于Java，Python和C ++的API。它可以在Linux或Mac OSX上运行。
3）Hadoop YARN，作业调度和集群资源管理分布式计算框架，具有Master和Slave高可用HA特性，支持非安全模式Docker容器，Linux和Windows容器executors安全模式，和可插拔调度。可以在Linux和Windows系统上运行。
4）Kubernetes（K8s）是一个谷歌开源资源管理系统，用于Dockers自动化容器化应用程序的部署，扩展和管理。 它将构成应用程序的容器分组为逻辑单元，以便于管理和发现。 Kubernetes拥有15年在Google运行生产工作负载的经验，并结合了社区中的最佳创意和实践。
4、Spark集群安全性
Spark的安全性同样非常重要，主要是身份验证和数据加密问题。怎么保持大数据的安全，和如何保证执行者的权限正确。几种不同的集群模式，支持的授权和安全体系也存在差异，有些借助第三方安全框架如Kerberos来实现集群安全。
4.1）Spark独立模式支持通过所有集群管理器的共享密钥进行身份验证。独立管理器要求用户使用共享密钥配置每个Spark节点。可以使用SSL为通信协议加密数据。数据块传输支持SASL加密。其他选项也可用于加密数据。可以通过访问控制列表ACL控制对Web UI中的Spark应用程序的访问。
4.2）Mesos也可以为与Spark集群提供身份验证。这包括向Master主服务器注册的Slave从服务器，提交给集群的框架（即应用程序），以及使用HTTP等端点的运算器。可以使集群中的每一个实体都能够使用身份验证。 Mesos的默认验证模块Cyrus SASL，可以替换为自定义安全模块。ACL访问控制列表用于授权访问Mesos中的服务。默认情况下，Mesos中模块之间的通信未加密。我们可以启用SSL / TLS来加密此通信。 Mesos WebUI也支持HTTPS安全协议。
4.3）Hadoop YARN的安全机制依赖于第三方标准，具有身份验证，服务级别授权SLA，Web控制台身份验证和数据机密性的安全性。 Hadoop身份验证使用Kerberos验证，Kerberos对每个用户和服务进行了身份验证。SLA服务级别授权可确保使用Hadoop服务的客户端有权限使用它们。可以通过访问控制列表ACL精确控制对Hadoop服务的访问。此外，客户端和服务之间的数据通信可以使用SSL加密，使用HTTPS在Web控制台和客户端之间传输数据。这种方式也是互联网常见的数据加密方式
4.4）Kubernetes可以调度Apache Spark资源，并且为Spark提供一个安全可靠的运行隔离环境，大数据在多用户之间传输和存储的安全性非常重要，Kubernetes Secrets可用于为Spark应用程序提供访问安全服务的凭据。Kubernetes和Spark可以利用Kerberos这样的认证体系，进行HDFS和Spark的Job执行的权限控制和授权，这是Spark on K8s试解决的问题。Spark中的安全性默认为OFF。 很容易受到默认攻击。 在运行Spark之前，生产环境建议启用安全。
集群安全比较复杂，默认我们使用第一种方式，相对简单，容易配置实现。
5、Spark集群高可用
分布式系统另外一个重要的问题就是高可用HA，分布式系统协调复杂，安全性重要，但是如果某个节点宕机出错，可能会影响整个集群的运行，Spark集群的管理器也需要解决HA高可用问题。
5.1）Spark独立集群管理器支持HA，支持使用ZooKeeper仲裁模式，可以把备用主服务器自动恢复主服务器。 它还支持使用文件系统进行手动恢复。 无论是否启用了Master恢复，Spark群集都对Worker失败具有弹性。
5.2）Apache Mesos集群管理器，同样使用Apache ZooKeeper自动恢复Master主服务器。 能够恢复Master。 在故障转移的情况下，当前正在执行的任务将继续执行。
5.3）Apache Hadoop YARN支持使用命令行实用程序进行手动恢复，并支持通过ResourceManager中嵌入的基于Zookeeper的ActiveStandbyElector进行自动恢复。 因此，与Mesos和Spark独立集群管理器不同，不需要运行单独的ZooKeeper故障转移控制器。 ZooKeeper仅用于记录ResourceManagers的状态。
5.4）Spark可以在Kubernetes管理的集群上运行。 此功能使用已添加到Spark的本机Kubernetes调度程序。Kubernetes调度程序目前是实验性的。 在未来的版本中，可能会出现围绕配置，容器映像和入口点的行为变化。
6、Spark集群监控
分布式集群监控，默认Spark提供了监控工具，Web网页方式。但是其他的集群管理器应该也提供了自己的监控面板，比如Mesos和K8s。6.1）每个Apache Spark应用程序都有一个Web UI来监视应用程序。 Web UI显示有关在应用程序，执行程序和存储使用中运行的任务的信息。此外，Spark的独立集群管理器具有Web UI，可以查看集群和作业统计信息以及每个作业的详细日志输出。如果应用程序在其生命周期内记录了事件，则Spark Web UI将在应用程序存在后自动重建应用程序的UI。如果Spark在Mesos或YARN上运行，则可以在应用程序通过Spark的历史记录服务器退出后重建UI。Spark每个驱动程序都有一个Web UI，通常在端口4040上，显示有关运行任务，执行程序和存储使用情况的信息。 只需在Web浏览器中访问http：// ：4040即可访问此UI。 监控指南还介绍了其他监控选项。
6.2）Apache Mesos为通过URL访问的主节点和从节点提供了许多指标。这些指标包括，例如，分配的CPU的百分比和数量，使用的总内存，可用内存的百分比，总磁盘空间，分配的磁盘空间，选定的主站，主站的正常运行时间，从站注册，连接的从站等。此外，支持每个容器网络监视和隔离。
6.3）Hadoop YARN具有ResourceManager和NodeManager的Web UI。 ResourceManager UI为集群提供度量，而NodeManager为每个节点以及节点上运行的应用程序和容器提供信息。
6.4）Kubernetes提供了2个主要的监控模块cAdvisor和Heapster 。监控agent， 在每个Kubernetes Node上都会运行cAdvisor 。cadvisor 会收集本机以及容器的监控数据（例如CPU、 memory、filesystem 、network statistics）。Heapster收集所有Kubernetes Node信息，然后汇总数据，然后可以导到第三方工具（如Influxdb）。Heapster 可以以Pod的方式运行在Kubernetes平台里，也可以单独运行以standalone的方式。
7、结论
Apache Spark与底层集群管理器无关，因此选择使用哪个管理器取决于您的目标。在上面的部分中，我们讨论了Spark的独立集群管理器，Apache Mesos、Hadoop YARN、K8s的几个方面，包括：调度、HA高可用性、安全、监控。
所有4个集群管理器都提供各种调度功能，但Mesos提供了最好的粒度控制选择。
所有4个集群管理器都提供高可用性，但Spark独立、Hadoop YARN和K8s不需要运行单独的ZooKeeper故障转移控制器。
所有Spark集群管理器都提供安全保障。 Apache Mesos支持可插拔架构作为其安全模块，使用Cyrus SASL的默认模块。Spark独立集群管理器使用共享密钥，Hadoop YARN使用Kerberos，K8s。这3个都使用SSL进行数据加密。
对比来看，默认的Apache Standalone Cluster Manager最简单，是最容易配置的，如果集群不需要复杂的VM虚拟化设置，不需要安装K8S，自带的集群管理器已经并提供了一套相当完整的功能。因此，如果搭建Spark大数据集群，这是最快的方式。其次可以推荐使用Mesos一起搭建。
参考资料：
https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html#cluster-mode
https://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html
https://banzaicloud.com/blog/spark-job-resilience/
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