一：
Spark on YARN能讓Spark計算模型在雲梯YARN叢集上執行，直接讀取雲梯上的資料，並充分享受雲梯YARN叢集豐富的計算資源。
二：
基於YARN的Spark作業首先由客戶端生成作業資訊，提交給ResourceManager，
ResourceManager在某一 NodeManager彙報時把AppMaster分配給NodeManager，
NodeManager啟動 SparkAppMaster，SparkAppMaster啟動後初始化作業，
向ResourceManager申請資源，申請到相應資源後 SparkAppMaster通過RPC讓NodeManager啟動相應的SparkExecutor，
SparkExecutor向 SparkAppMaster彙報並完成相應的任務
SparkClient會通過AppMaster獲取作業執行狀態。
三：
driver 執行在叢集中（cluster模式）
1、client 向 yarn 提交一個job
2、ResouceManager 為該job在某個 NodeManager 上分配一個 ApplicationMaster，NM啟動AppMaster，Appmaster 啟動 driver
3、ApplicationMaster 啟動後完成初始化作業，driver 生成一系列task
4、AM 向 RM 申請資源，RM 返回 Executo r資訊
5、AM 通過 rpc 啟動相應的 sparkExecutor
6、Driver 向 Executor 分配 task
7、Executor 執行結果寫入檔案或返回 driver 端

四：
driver執行在client端
1、客戶端啟動後直接執行應用程式，直接啟動 driver
2、driver 初始化並生成一系列 task
3、客戶端將 job 釋出到 yarn 上
4、RM 為該job 在某個 NM 分配一個 AM
5、AM 向 RM 申請資源，RM 返回Executor 資訊
6、AM 通過 RPC 啟動相應的 SparkExecutor
7、Driver 向 Executor 分配 task
8、Executor 執行task 並將結果寫入第三方儲存系統或者 Driver 端

五：對比總圖