我也有同样的场景，这里主节点使用独立的ec2集群。在此设置中，客户端模式是合适的。在spark submit进程中，驱动程序直接启动，该进程充当集群的客户机。应用程序的输入和输出连接到控制台。因此，这种模式特别适用于涉及repl的应用程序。
否则，如果您的应用程序是从远离工作机的机器提交的，那么使用集群模式来最小化网络延迟b/w driver&executor是很常见的。

假设您将在emr中执行spark submit，方法是对主节点执行ssh。如果您提供选项--deploy mode cluster，那么将发生以下事情。
您将无法在终端中看到详细的日志。
由于驱动程序不是在主机本身中创建的，因此您将无法从终端终止作业。
但在部署模式客户机的情况下：
您将能够在终端中看到详细的日志。
您将能够从终端本身终止作业。
这些是我迄今为止注意到的基本问题。

spark独立客户端部署模式和集群部署模式之间的实际区别是什么？使用每种方法的利弊是什么？
让我们看看客户机模式和集群模式之间的区别。
客户：
驱动程序在专用进程内的专用服务器（主节点）上运行。这意味着它拥有执行工作所需的所有可用资源。
驱动程序打开一个专用的nettyhttp服务器，并将指定的jar文件分发给所有工作节点（很大的优势）。
因为主节点有自己的专用资源，所以不需要为驱动程序“花费”工人资源。
如果驱动程序进程死亡，您需要一个外部监视系统来重置它的执行。
集群：
驱动程序在集群的一个工作节点上运行。工人由总领导挑选
驱动程序在工作进程中作为专用的独立进程运行。
驱动程序至少占用一个内核和一个工作进程的专用内存（可以配置）。
可以使用 --supervise 标记并在其死亡时重置。
在集群模式下工作时，所有与应用程序执行相关的jar都需要对所有工作人员公开。这意味着您可以手动将它们放置在共享位置或每个worker的文件夹中。
哪一个更好？不确定，这实际上是由你来试验和决定的。这并不是一个更好的决定，你从前者和后者中获得了一些东西，这取决于你看哪一个更适合你的用例。
如何使用 spark-submit 选择运行模式的方法是使用 --deploy-mode 旗帜。从spark配置页面：

/bin/spark-submit \
  --class <main-class>
  --master <master-url> \
  --deploy-mode <deploy-mode> \
  --conf <key>=<value> \
  ... # other options
  <application-jar> \
  [application-arguments]