Spark运行的时候，采用的是主从结构，有一个节点负责中央协调， 调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器（ Driver） 节点。与之对应的工作节点被称为执行器（ executor） 节点。
所有的 Spark 程序都遵循同样的结构：程序从输入数据创建一系列 RDD， 再使用转化操作派生出新的 RDD，最后使用行动操作收集或存储结果 RDD 中的数据。
1.驱动器节点：
Spark 驱动器是执行你的程序中的 main() 方法的进程。它执行用户编写的用来创建 SparkContext、创建 RDD，以及进行 RDD 的转化操作和行动操作的代码。其实，当你启动 Spark shell 时，你就启动了一个 Spark 驱动器程序
驱动器程序在 Spark 应用中有下述两个职责：1.把用户程序转为任务 2.为执行器节点调度任务
2.执行器节点：
Spark 执行器节点是一种工作进程，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。 Spark 应用启动时， 执行器节点就被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。
执行器进程有两大作用： 第一，它们负责运行组成 Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器进程； 第二，它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。
3.集群管理器：
驱动器节点和执行器节点是如何启动的呢？ Spark 依赖于集群管理器来启动执行器节点，而在某些特殊情况下，也依赖集群管理器来启动驱动器节点。
Spark架构
1 | http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html |
转自
1 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/91143069 |
yarn-client 适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
yarn-cluster 适用于生产环境
参考：
yarn-cluster和yarn-client提交模式的区别
