yarn－cluster 和yarn－client区别
spark支持可查吧的集群管理模式（standalone／mesos以及yarn）；集群管理负责启动executor进程，编写spark application的人根本不需要知道spark用的是什么集群管理。spark 支持的三种集群模式，这三种集群模式都由两个组件组成：master和slave。 master服务（yarn resourcemanager ，mesos master 和spark standalone master ）决定哪些appplication可以运行，什么时候运行以及去哪里运行， 而slave 服务（yarn nodemanager，mesos slave 和spark standalone slave ）实际上运行excutor进程。
当在yarn上运行spark作业，每个spakr executor作为一个yarn容器（container运行）。spark可以使的多个task在同一个容器（container）里面运行。这是一个很大的优点。
注意这里和hadoop的mapreduce作业不一样，mapreduce作业为每个task开启不同的jvm来运行。虽然说mapreduce可以通过参数来来配置，详细mapreduce。job.jvm.numtasks
关于这个参数的介绍不说啦。
从广义上讲，yarn－cluster适合用于生产环境，而yarn－client 使用于交互和调试。也就是希望快速的砍刀application的输出。
在我们介绍yarncluster和yarn－client的深层次区别值钱，我们先明白一个概念 application master 在yarn中，每个application实力都有一个application master进程，他是application启动的第一个容器。它负责和resourcemanager打交道，并请求资源。获取资源之后告诉nodemanager为其启动container
从深层次的含义讲，yarn－cluster和yarn－client模式的区别其实就是application master进程的区别。yarn－cluster模式下，driver运行在am（appolicationn master中，它负责向yarn申请资源，并监督作业的运行状况，当用户提交了作业后，就可以关掉client。作业会继续在yarn上运行，
而yarn－cluster 模式不适合运行交互类的作业。 而
yarn－client模式下 application master仅仅向yarn请求excutor，client会和请求的container通信来调度他们的工作，也就是说client不能离开，
看下面的两幅图就应该能明白。