1、你要切換到yarn-cluster或者yarn-client模式，很簡單，將我們之前用於提交spark應用程序的spark-submit腳本，加上--master參數，設置爲yarn-cluster，或yarn-client，即可。如果你沒設置，那麼，就是standalone模式。
2、yarn集羣分爲主節點和從節點，一個主節點是ResourceManager(RM)，多個從節點是NodeManager（NM）。
3、
3.1、如果是yarn-cluster模式，spark-submit在提交的時候請求到ResourceManager，請求來啓動ApplicationMaster，ResourceManager接收到請求後會分配一個container，在某個NodeManager上啓動ApplicationMaster，ApplicationMaster(AM)啓動後會反過來向ResourceManager進行通訊，其實這個ApplicationMaster就相當於是driver，AM找RM請求container，啓動excutor，然後RM會分配一批container，用於啓動executor，AM鏈接其他的NM，來啓動executor,這裏的NM相當於worker，executor向AM反向註冊。ResourceManager相當於之前的master。
3.2、yarn-client模式，spark-submit在提交的時候發送給RM，請求啓動AM，分配一個container，在某個NM上，啓動AM，但是這裏的AM只是一個ExecutorLauncher，功能是很有限的。AM啓動後會找RM申請container，啓動executor，AM鏈接其他的NM，用container的資源來啓動executor。executor會反向註冊到本地的driver上。
4、區別：yarn-cluster的driver相當於就是在NodeManager上的某一個ApplicationMaster；yarn-client的driver還是在本地啓動的一個進程，在NodeManager啓動的ApplicationMaster只是一個ExecutorLauncher，ExecutorLauncher只會向ResourceManager申請資源，然後用container資源去鏈接其他的NodeManager，然後去啓動executor，executor啓動後會反向註冊到提交應用程序的本地客戶端的driver進程上，通過本地客戶端的driver進程裏面的DAGScheduler（如果是yarn-cluster的話就是在集羣上）、TaskScheduler會大量進行task的調度，發送到NodeManager上的executor上去執行。
注意：下圖這裏面有一個錯誤，那就是executor是運行在container裏面的，意思就是需要container先起來，然後在裏面在啓動executor
