看本文之前需要先了解 Spark 的基本角色，因为本篇重点是提交流程，所以不做展开，需要的同学可以参考官方文档：
https://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html
前面我们讲过 9张图详解Yarn的工作机制，惊艳阿里面试官，今天就来讲讲提交 Spark 作业的流程。
Spark 有多种部署模式，Standalone、Apache Mesos、Kubernetes、Yarn，但大多数生产环境下，Spark 是与 Yarn 一起使用的，所以今天就讲讲 yarn-cluster 模式。
当然我也见过不带 Hadoop 环境，使用 Standalone 模式的。比如在云上，Hadoop 一般会使用对应的服务，比如 AWS 的 EMR，一方面是费用较高，另一方面是较为笨重，没那么灵活。用 Standalone 模式只需要起几台机器，安装好 Spark 就可以了。
目前大多数还是本地环境，相信学会了 yarn-cluster 模式，其他的你也都会了。
这是以 yarn-cluster 模式提交一个 Spark 任务最简单的命令，计算 Pi(π) 的值。
通过 --master 参数以及 --deploy-mode 指定为 yarn-cluster 模式，Driver 将运行在 Yarn 中。
下面则是提交 Spark 作业的流程。
第 1 步：Client 提交 Application 到 ResourceManager。
第 2 步：ResourceManager 分配 container，在对应的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，ApplicationMaster 会再启动 Driver。
第 3 步：Driver 向 ResourceManager 申请 Executor。
第 4 步：ResourceManager 返回 Container 给 Driver。
第 5 步：Driver 在对应的 Container 上启动 Executor。
第 6 步：Executor 向 Driver 反向注册。
第 7 步：Executor 全部注册完，Driver 开始执行 main 函数。
第 8 步：Driver 执行函数时，遇到 action 算子就会触发一个 job，根据宽依赖划分 stage，每个 stage 生成 taskSet，将 task 分发到 Executor 上执行。
第 9 步：Executor 会不断与 Driver 通信，报告任务运行的情况。
看完这个也许你感觉自己学会了，但如果不去实践，过一段时间还是会忘记，所以赶快去面试吧。
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