Spark on YARN任务提交流程

Spark on YARN是spark运行在yarn上，其中有yarn-client和yarn-cluster两种模式，它们的区别在于Driver运行的结点位置。

• yarn-client模式
  yarn-client模式下的spark的Driver运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出。
• yarn-cluster模式
  yarn-cluster模式下的spark的Driver运行在ResourceManager（以下简称RM）启动的ApplicationMaster（以下简称AM）下，这个模式适用于生产环境，本次介绍的任务提交流程也是基于这个模式的。

先看概览图：

1. App Submit
   首先我们写好的代码经过打包成jar文件，然后通过spark client提交给yarn的RM。RM是yarn的资源管理器，负责调度集群的资源。
2. 启动Driver
   Spark App被提交到RM后，RM会在集群的一个节点上启动AM以及Driver。
3. 申请资源
   AM向RM申请资源，提供spark程序所需的资源。
4. 返回资源列表
   RM向AM返回自己的资源列表。
5. 创建执行器对象Executor
   为了平衡压力，AM会在集群的其他NodeManager启动Executor，由于在YARN及群中，要实现计算框架可插拔，不会直接在NM创建Executor，要通过Container容器创建执行器Executor。因为NM还要执行其他计算框架的任务，所以抽象了一个Container容器来创建特定的计算框架的任务。
6. 反向注册
   Executor创建完成后要向Driver注册，告诉Driver Executor已经创建成功。
7. 分解任务，调度任务
   Driver等待所有Executor创建好后（上图只创建了一个Executor）就会把客户端提交上来的任务进行分解，然后分发到所有的Executor中去。