本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第3章，第3.3节独立应用程序编程，作者于俊 向海 代其锋 马海平，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看
3.3 独立应用程序编程
不同于使用Spark Shell自动初始化SparkContext的例子，独立应用程序需要初始化一个SparkContext作为程序的一部分，然后将一个包含应用程序信息的SparkConf对象传递给SparkContext构造函数。
接下来编写简单应用程序SimpleApp，并描述一些简单的编码流程。
3.3.1 创建SparkContext对象
编写一个Spark程序，首先创建SparkConf对象，该对象包含应用的信息。SparkConf对象构建完毕，需要创建SparkContext对象，该对象可以访问Spark集群。
// 创建SparkConf对象
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
// 创建SparkContext对象
val sc = new SparkContext(conf)3.3.2 编写简单应用程序
一个常见的Hadoop数据流模式是MapReduce，Spark可以轻易地实现MapReduce数据流，我们通过Spark API创建一个简单的Spark应用程序SimpleApp.scala。
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object SimpleApp {
def main(args: Array[String]) {
val logFile = "$YOUR_SPARK_HOME/README.md" // 测试文件
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
val sc = new SparkContext(conf)
val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
val numAs = logData.f?ilter(line =>line.contains("a")).count()
val numBs = logData.f?ilter(line =>line.contains("b")).count()
println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
}
}这个程序统计了Spark的README.md中含有“a”的行数和含有“b”的行数。实际需要用Spark的安装路径替换YOUR_SPARK_HOME。
3.3.3 编译并提交应用程序
可以采用IDEA生成Jar包的方式，也可以采取sbt或者mvn的方式打成Jar包。以sbt package为例，创建一个包含应用程序代码的Jar包。
一旦用户的应用程序被打包，就可以使用$SPARK_HOME./bin/spark-submit脚本启动应用程序。spark-submit脚本负责建立Spark的类路径和相关依赖，并支持不同的集群管理（Local、Standalone、YARN）和部署模式（Client、Cluster），通过提交参数进行区别。
1.?使用sbt打成Jar包
使用sbt打成Jar包过程如下：
sbt package
...
[info] Packaging {..}/{..}/target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
2.?应用程序提交模板
应用程序提交模板如下：
./bin/spark-submit \
--class <main-class>\
--master <master-url>\
--deploy-mode <deploy-mode>\
... # other options
<application-jar>\
[application-arguments]选项解释说明：
--class：应用程序入口位置，如org.apache.spark.examples.SparkPi。
--master：集群的master的URL，如spark://xxx.xxx.xxx.xxx:7077；或使用local在本地单线程地运行，或使用local[N]在本地以N个线程运行。通常应该由运行local进行测试开始。
--deploy-mode：集群部署模式，Cluster模式和Client模式（默认模式）。
application-jar：包含应用程序和所有依赖的Jar包的路径。该URL必须是在集群中全局可见的，如一个hdfs://路径或者一个在所有Worker节点都出现的f?ile://路径。
application-arguments：传递给主类的main函数的参数。
对于Python应用，在的位置传入一个.py文件代替一个Jar包，并且以-py-f?iles的方式在搜索路径下加入Python.zip、.egg或.py文件。
常见的部署策略是从同一物理位置，即同一个网关的服务器上提交应用程序。在这种设置中，采用Client模式比较合适。在Client模式中，Driver直接在用户的spark-submit进程中启动，应用程序的输入和输出连接到控制台（console）。因此，这个模式对于涉及REPL（Read-Eval-Print Loop，“读取-求值-输出”循环）的应用程序尤其合适。
另外，如果你的应用程序是从远离Worker机器的某台机器上提交的（如你的笔记本电脑上），一般要用Cluster模式，使Drivers和Executors之间的网络延迟最小化。（目前Standalone部署模式、Mesos集群模式和Python编写的应用不支持Cluster
模式。）
传递给Spark的Master URL可以是如表3-1所示的某个格式。
3.以Local模式提交应用程序
以Local模式在4个CPU核上运行应用程序，命令如下：
$ YOUR_SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--class "SimpleApp" \
--master local[4] \
target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
...
4.以Standalone模式提交应用程序
以Standalone模式运行应用程序，命令如下：
./bin/spark-submit \
--class "SimpleApp" \
--master spark:// *.*.*.*:7077 \
--executor-memory 2G \
--total-executor-cores 10 \
target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
5.以YARN模式提交应用程序
以YARN模式运行应用程序，命令如下：
./bin/spark-submit \
--class "SimpleApp" \
--master yarn-cluster \ # 也可以是 'yarn-client' 模式
--executor-memory 2G \
--num-executors 10 \
target/scala-2.10/simple-project_2.10-1.0.jar
