Spark作为新一代计算平台的闪亮明星，在我们的大数据平台中具有非常重要的作用，SQL查询、流计算和机器学习等场景都能见到它的身影，可以说平台应用的数据处理、计算和挖掘等场景都可以使用Spark进行开发。在默认的情况下，如果想向Spark提交计算任务，通常会使用Spark提供的Spark-Submit脚本来提交含有业务逻辑的jar文件程序。这种方式虽然简单，但有悖于服务化的设计理念，所以需要为Spark提供一套任务管理的RESTful服务。
在大数据平台中，Spark是以Spark on YARN的方式运行的，在这种模式下，整个集群的资源调度是由YARN统一控制的，Spark只是作为运行在YARN上的一个应用客户端而存在。本文将介绍提交Spark任务至YARN运行的3种方式。如下图所示：

• 第一种方式：使用Spark-Submit脚本提交
  Spark本身提供了Spark-Submit脚本用于提交任务，可以借助Java的Process-Builder调用脚本，将其包装成RESTful服务。
• 第二种方式：使用Spark Client提交
  除了Spark-Submit脚本之外，Spark还提供了一套Java客户端接口用于提交任务。在使用这套接口之后，程序就可以去掉对Spark-Submit脚本的依赖，这样一来提交任务的服务程序就可以运行在应用服务器之上，使得以远程的方式向集群提交任务成为可能。
• 第三种方式：使用YARN RESTful API提交
  除了Spark-Submit和Spark Client两种方法之外，还可以通过YARN提供的RESTful API向其提交Spark任务。但是这种方法十分复杂，并不推荐使用。