Spark版本:2.1.x
Spark有许多模式，比如standlone 这里分析Spark on yarn 的部署流程。在这种模式中有几个重要的角色我们列出来。Driver、Executor、AM、NM、RM等，我们将在源码中将这几个组件串联起来，分析在Spark on yarn下这几个组件是如何工作的。
入口
spark-submit 中调用的类为 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit 具体分析过程不赘述。
所以我们直接从SparkSubmit 分析，后续的逻辑。
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% org.apache.spark.deploy.SparkSubmit
%% main
%%% SparkSubmitArguments(args)
进入main方法SparkSubmitArguments(args)进行参数准备，这是一个class对象，当我们使用new SparkSubmitArguments(args)的时候，其中的所有的代码从上至下依次执行。
%% submit(appArgs)
%%% prepareSubmitEnvironment(args)
在这个方法中,返回了方法参数，其中 mainClass代表的参数是org.apache.spark.deploy.yarn.Client
%%% Runmain()
此方法中以开启线程的方式，反射调用了org.apache.spark.deploy.yarn.Client中的main方法
如果我们这么总结的话，SparkSubmit主要职责就是判断、准备我们在客户端提交的参数，如果是spark on yarn 那么会调用 org.apache.spark.deploy.yarn.Client的main方法，这个赋值是可以找到的。
还有一个点，其使用了ClassLoader去加载了jars,他的目的是加载我们指定的依赖到内存当中，否则jvm是不会把我们想要的依赖给自动载入的。
2
% org.apache.spark.deploy.yarn.Client
这个类在spark的源码中是没有的，是因为我们在本地idea开发的时候，并没有使用到它，但是在生产环境中是有的。
%% main
%%% new Clinet.run()
%%%% YarnClient.createYarnClient
此方法中创建了YarnClient用于提交任务，其中拿到了RM的引用（地址、端口等）
%%%%
来源：CSDN
作者：不想在你心上流浪
链接：https://blog.csdn.net/xiyingxia3117/article/details/104148064