一、Standalone模式
1、使用SparkSubmit提交任务的时候(包括Eclipse或者其它开发工具使用new SparkConf()来运行任务的时候)，Driver运行在Client；使用SparkShell提交的任务的时候，Driver是运行在Master上
2、使用SparkSubmit提交任务的时候，使用本地的Client类的main函数来创建sparkcontext并初始化它；
3、SparkContext连接到Master，注册并申请资源（内核和内存）。
4、Master根据SC提出的申请，根据worker的心跳报告，来决定到底在那个worker上启动StandaloneExecutorBackend（executor）
5、executor向SC注册
6、SC将应用分配给executor，
7、SC解析应用，创建DAG图，提交给DAGScheduler进行分解成stage(当出发action操作的时候，就会产生job，每个job中包含一个或者多个stage，stage一般在获取外部数据或者shuffle之前产生)。然后stage（又称为Task Set）被发送到TaskScheduler。TaskScheduler负责将stage中的task分配到相应的worker上，并由executor来执行
8、executor创建Executor线程池，开始执行task，并向SC汇报
9、所有的task执行完成之后，SC向Master注销
二、yarn client
1、spark-submit脚本提交，Driver在客户端本地运行；
2、Client向RM申请启动AM，同时在SC（client上）中创建DAGScheduler和TaskScheduler。
3、RM收到请求之后，查询NM并选择其中一个，分配container，并在container中开启AM
4、client中的SC初始化完成之后，与AM进行通信，向RM注册，根据任务信息向RM申请资源
5、AM申请到资源之后，与AM进行通信，要求在它申请的container中开启CoarseGrainedExecutorBackend(executor)。Executor在启动之后会向SC注册并申请task
6、SC分配task给executor，executor执行任务并向Driver（运行在client之上的）汇报，以便客户端可以随时监控任务的运行状态
7、任务运行完成之后，client的SC向RM注销自己并关闭自己
三、yarn cluster
1、spark-submit脚本提交，向yarn（RM）中提交ApplicationMaster程序、AM启动的命令和需要在Executor中运行的程序等
2、RM收到请求之后，选择一个NM，在其上开启一个container，在container中开启AM，并在AM中完成SC的初始化
3、SC向RM注册并请求资源，这样用户可以在RM中查看任务的运行情况。RM根据请求采用轮询的方式和RPC协议向各个NM申请资源并监控任务的运行状况直到结束
4、AM申请到资源之后，与对应的NM进行通信，要求在其上获取到的Container中开启CoarseGrainedExecutorBackend(executor),executor 开启之后，向AM中的SC注册并申请task
5、AM中的SC分配task给executor，executor运行task兵向AM中的SC汇报自己的状态和进度
6、应用程序完成之后（各个task都完成之后），AM向RM申请注销自己兵关闭自己
