1.大纲

　　spark应用构成：Driver(资源申请、job调度) + Executors(Task具体执行)

　　Yarn上应用运行构成：ApplicationMaster(资源申请、job调度) + Containers(Task具体执行)

　　Driver有两种运行模式，导致结构不太一样

2.client的情形

　　Driver运行在提交job的机器上(执行spark-submit的机器)
　　Driver运行在提交jar的机器上，任务运行在yarn上；Driver的功能是：申请资源运行AM，Job调度
　　AM负责SparkTask运行所需要的资源的申请

　　重要的步骤：：
　　Driver --> 向RM申请资源 --> 启动AM --> 向RM申请TAsk执行的资源
　　　|
　　　| Job调度
　　　|
　　Executors中执行Task任务

　　

3.cluster的情形

　　

　　注意点：Driver运行在nodemanager中。

　　然后，才会出现向下的三条虚线　

　　Driver和Application合并
　　AM <====> Driver：这个地方其实就是AM，在上图可以看见，Application Master中包含了spark的上下文，yarnCluster的调度。
　　流程基本和MR类似