今天要介紹另外一種在Mesos上執行Spark的方式，在介紹之前先來看一下這兩種執行方式差異的地方。

它們主要的差異的地方有以下兩點：

1.昨天的執行方式是在Spark啟動之後Framework才會啟動起來，今天要介紹的方式是Framework先啟動起來，等待spark-submit連線進來

2.SparkDriver執行的位置不一樣如下圖

昨天我們執行的方式如上圖spark driver會直接在spark-submit執行的那台主機上所以它的deploy mode是local，而今天我們要執行的方式如下圖：

sparkDriver會執行在Mesos Cluster上，所以它的deploy mode是cluster。主要是透過spark-mesos-dispatch server的方式去執行，以下就是實際操作的方法：

啟動mesos cluster dispatcher指令如下：

# cd spark-2.0.1-bin-hadoop2.7/sbin
# ./start-mesos-dispatcher.sh --master mesos://192.168.182.132:5050

執行了spark-mesos-dispatch，spark的framework也就被啟動起來了，可以在Mesos WebUI看到如下圖：

看到上面的圖之後，就表示spark的Framework已經執行在Mesos上了，接下來就可以執行spark在mesos平台上了。

執行spark-submit指令如下：

# cd spark-2.0.1-bin-hadoop2.7/bin
# ./spark-submit –deploy-mode cluster –class org.apache.spark.examples.SparkPi –master mesos://192.168.182.133:7077 ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.1.jar 1000

執行如下：

看到上圖就成功送出了job到mesos上執行了

這二天已經簡單的介紹如何在mesos上執行spark，它的deploy-mode方式有二種local mode和cluster mode，在下spark-submit要注意deploy-mode如果下錯是無法執行的。

如果想要更深的了解相關細節可以參考它的官網

參考資料：

Apache Spark：http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-mesos.html