spark的yarn模式下的client提交步骤 1.在client启动driver进程，初始化作业，解析程序，初始化两个调度器DAGScheduler和TasksScheduler --初始化作业：用来判断路径是否正确，权限校验等 --DAGSchefuler会把程序解析成DAG有向无环图，在又宽算子依赖划分stage， 每个stage中又会划分tasks，在把task调度给TaskScheduler --TaskSchedular 把Tasks池中的task分配给executor来执行 2.Driver会向resourceManage申请资源，启动一个AppMaster进程 3.ResourceManage会分配一个节点来运行AppMaster，由NodeManage真正分配资源运行AppMaster 4.AppMaster会向ResourceManage申请整个程序所需要运行的其他资源，准备启动executor 5.在各个节点上运行的executor会向Driver反向注册，要求分配任务 6.TaskScheduler将task分配到各个executor上，并实时监控executor的运行状态，executor开始执行任务 7.TaskScheduler收到executor执行完成的信息，表示整个运行程序完成，会向resourceManage申请释放资源
spark的yarn模式下的cluster模式 1.Client首相会向ResourceManage申请资源，要求启动AppMaster 2.ResourceManage会分配一个节点，由NodeManage来运行AppMaster，并在AppMaster所在的节点运行Driver进程 3.Driver进程是用来初始化作业，解析程序的，并初始化出两个调度器：DAGScheduler和TaskScheduler --初始化作业：时间文件路劲的验证，以及权限的校验 --DAGScheduler：将程序解析成DAG（有向无环图），在由DAG里面的宽依赖算子来进行stage的划分，在确定stage里面的task，并将task调度给TaskScehduler --TaskScheduler：将task池中的task分配给各个executor执行，实时监控executor的执行状态 4.各个节点上面的executor会向resourceManage反向 注册，申请分配任务 5.TaskScheduler将task分配到各个executor上执行，并实时监控executor的执行状态 6.TaskScheduler收到最后一个executor执行成功的信息，表示整个应用程序完成，就会向ResouceManage申请释放资源
