Spark的通用运行流程
- 集群启动后Worker节点会向Master节点心跳汇报资源
- Client向Driver提交APP，根据不同的运行模式在不同的地方创建Driver。
- Driver以粗粒度的方式向Master注册应用并申请资源（在Application执行之前，将所有的资源申请完毕，当资源申请成功后，才会进行任务的调度，当所有的Task执行完成后，才会释放这部分资源。）（资源有Executer的CPU Core和Mem）
- Master根据SparkContext的资源申请情况以及Worker心跳周期内报告的信息决定在哪个Worker上分配资源，也就是Executer。
- Worker节点创建Executer进程，Executer向Driver反向注册。
- 资源满足后（Executer注册完毕）SparkContext解析代码，创建RDD，构建DAG，并提交给DAGScheduler分解成Stage（当碰到行动算子时，会催生job，每一个job有一个或多个Stage），然后Stage提交给TaskScheduler，TaskScheduler负责将Task分配给相应的Worker，最后提交Executer执行。
- 每个Executer会有一个线程池，Executer通过启动多个线程（Task）来对RDD的Partition进行并行计算，并向SparkContext报告，直到Task完成。
- 所有Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源。
Spark YARN Cluster 模式的运行流程
- 第一个阶段是把Spark的Driver作为一个ApplicationMaster在YARN集群中启动
- 第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，然后为他向ResourceManager申请资源，并启动Executer来运行Task，同时监控他的整个过程，直到运行完成。
- 在YARN Cluster模式下，Driver运行在ApplicationMaster中。程序启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster；
- ResourceManager收到请求后，通过ResourceScheduler选择一台NodeManager分配一个Container，在Container中开启ApplicationMaster进程；同时在ApplicationMaster中初始化Driver；
- ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态，然后他将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控他们运行状态直到运行结束；
- 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，在NodeManager的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Driver中的SparkContext反向注册并申请Task。
- Applicat给ionMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，方便ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。
- 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。该模式下只能通过YARN查看日志。
YARN的Client提交和Cluster提交的区别
- Client模式：
- 在Client模式下，驱动程序（Spark应用的主程序）运行在提交作业的客户端机器上，而不是集群中。
- 驱动程序与集群中的资源不直接交互，而是依赖于客户机的机器资源，包括CPU，内存和网络带宽等。
- 客户端负责与ResourceManager通信以请求容器来运行ApplicationMaster和Executor，并且客户端还会负责监控Spark应用发运行状态。
- 由于驱动程序运行在客户端机器上，因此跟容易地监控和调试作业，开发人员可以直接查看驱动程序的日志和输出。
- Cluster模式：
- 在Cluster模式下，驱动程序运行在集群中，由ResourceManager分配资源，作业提交后，ResourceManager会启动一个ApplicationManager来管理作业的执行，并分配资源给各个Executor
- 客户机仅用于提交作业，一旦作业提交成功后，客户机的角色就结束了。整个作业运行过程由集群负责，包括资源分配和任务的调度。
- 由于作业的执行不依赖于客户端机器的资源，而是利用整个集群的资源，因此Cluster模式适合用于生产环境中的大规模数据处理。