由于YARN client模式对用户不直接暴露用于提交YARN程序的辅助程序，因此许多参数是通过环境变量来设置的，可以在spark-env.sh中进行如下配置：

spark-env.sh

这是我的spark-env.sh里面进行的相关配置，对于启动Spark最关键的前三项设置​​。

HADOOP_HOME：设置hadoop的安装目录；

HADOOP_CONF_DIR：设置hadoop配置文件的目录；

YARN_CONF_DIR：设置yarn配置文件的目录，同上；​

在我通过bin/spark-submit –master yarn-client…..提交我的应用程序时，出现了如下诊断错误，导致应用程序状态失败，异常退出：

Diagnostics

经过查找资料和配置分析， 找到了问题的根源。从诊断报告可以看出主要是container的虚拟内存的使用量超出的原因，可以通过（1）关闭虚拟内存使用检查（2）增加虚拟内存与物理内存的比例值。具体参数在yarn-site.xml中完成：

yarn-site.xml

​将修改后的配置文件发送给集群中的各个节点，重启集群后，发现可以成功通过yarn-client模式启动spark。

成功提交作业后，HDFS的${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/${username}/.sparkStaging下面，就会产生两个jar包，一个是spark-assembly-*.jar，另一个是提交执行的jar包​：

上传jar包到HDFS

​​​作业执行完毕之后，所在目录的jar包会自动被删除，可以通过在spark-defaults.conf中设置保留jar包：

spark-defaults.conf