Spark有多种运行模式，可以运行在一台机器上，称为本地（单机）模式，也可以以YARN或Mesos作为底层资源调度系统以分布式的方式在集群中运行，称为Spark On YARN模式，还可以使用Spark自带的资源调度系统，称为Spark Standalone模式。
本地模式通过多线程模拟分布式计算，通常用于对应用程序的简单测试。本地模式在提交应用程序后，将会在本地生成一个名为SparkSubmit的进程，该进程既负责程序的提交，又负责任务的分配、执行和监控等。
接下来将重点讲解其他几种常用集群模式的运行架构。
YARN集群架构
在讲解Spark集群架构之前，首先需要了解YARN集群的架构。YARN集群总体上是经典的主/从（Master/Slave）架构，主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等几个组件构成。YARN集群架构如图
下面对各个组件进行解析。
1. Resou
