一、对于spark程序只是用于默认的spark包的情况
直接点击pcakage
将程序进行在linux当中进行发布
客户端模式：测试
spark-submit --class com.keduox.App \
--master yarn \
--deploy-mode client \
test_submit-1.0-SNAPSHOT.jar
1、 (在数据量很小的时候)速度快
2、 依赖于jvm进程来执行的。所以不需要启动hdfs、yarn、spark的。
集群模式：生产环境、正式环境
出现异常：Retrying connect to server: master/192.168.200.200:8032.
表示yarn没有启动：start-yarn.sh
java.net.ConnectException: Call From master/192.168.200.200 to master:9000
表示hdfs没有启动：start-dfs.sh
发布之后出现错误：
yarn.ApplicationMaster: SparkContext did not initialize after waiting for 100000 ms
将代码中的setMaster(local[*])删除掉--à不推荐这样子使用
删掉之后，重新打包是可以成功运行。
没有成功的原因是：因为spark在执行的时候，是采用分布的执行，也就是每一个节点执行的东西只是代表整个程序的一部分。代码当中将输出地写成了file:///keduox/spark_out，看到的情况是一会成功，一会失败。
建议使用方式：
如果在一个模块当中有多个spark的程序代码时，建立将setMaster的值设置在properties文件当中。因为我们会经常在local和yarn之前进行切换操作。
new SparkConf().setMaster("yarn-cluster")
二、发布到cdh上
2.1cdh配置spark
2.2让yarn与spark进行关联
在yarn点当中点击以下内容
3、 改变spark任务的默认大小
重启
三、将统计的结果放到yarn去运行：
3.1:直接package
java.sql.SQLException: No suitable driver 缺少mysql的包
如果使用的是通过mysql 的方式的话，将无法找到spark默认使用的驱动包。建议在map属性当中加入："driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver"
java.lang.InstantiationException: org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverWrapper
当我们需要有数据，写入到mysql的时候，也需要指定driver
val properties = new Properties()
properties.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
--------------------------------------------------------------------------
spark-submit --class com.keduox.HotCount \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--jars /keduox/mysql-connector-java-5.1.38.jar \
hot_sales-1.0-SNAPSHOT.jar
3.2采用插件方式
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
发布：
用默认方式打包的话，会将所有的maven中的包全打到jar当中，jar太大了。
可以在打包的时间，将spark、hadoop、hive的包给他去掉
在pom.xml文件当中，对于不需要打包的依赖中当入：
<scope>provided</scope> ---但是要特别注意：打包完了之后，还需要进行编码的话，需要将这个scope去掉，不然代码编译不通过
3.3可以通过sc的方式加载包
sc.addJar("")
3.4 idea提供的打包方式
END。。。
来源：成都科多大数据科技有限公司
