在 YARN Cluster 模式下，Spark 应用的 Driver 生成流程涉及多个关键步骤，其核心在于 Driver 作为 ApplicationMaster（AM）的一部分在集群中启动。以下是具体流程的详细解析：

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1. 客户端提交应用

用户通过 spark-submit 脚本提交应用，指定 --deploy-mode cluster。此时：

• SparkSubmit 主类解析参数，确定部署模式为 YARN Cluster，主类设置为 org.apache.spark.deploy.yarn.Client。
• 构建应用提交上下文，包括上传应用 JAR 文件、依赖库到 HDFS，并配置 AM 的启动命令（如 Java 路径、启动类 ApplicationMaster）。

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2. ResourceManager 分配资源

• 客户端通过 YarnClient 向 ResourceManager（RM）提交应用请求，RM 返回一个 Application ID 并分配第一个 Container（用于启动 AM）。
• Container 启动命令指定了启动 AM 的 Java 进程，例如：

  java org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster [用户参数]
  

  该命令会在选定的 NodeManager 节点上执行。

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3. ApplicationMaster 启动与 Driver 生成

• AM 在分配的 Container 中启动，并执行以下操作：
  • 初始化 SparkContext：AM 调用 startUserApplication 方法，启动一个新线程执行用户代码（即 --class 指定的主类），触发 SparkContext 初始化。此时，Driver 线程在 AM 进程中生成。
  • 注册 AM 到 RM：AM 向 RM 注册，以便用户可通过 RM 监控应用状态。
  • 申请 Executor 资源：AM 通过 RM 申请 Container 资源，每个 Container 对应一个 Executor。

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4. Executor 启动与任务执行

• NodeManager 启动 Executor：AM 与 NodeManager 通信，在分配的 Container 中启动 CoarseGrainedExecutorBackend 进程。
• Executor 向 Driver 注册：Executor 启动后，与 AM 中的 Driver 通信完成注册，等待任务分配。
• 任务调度与执行：Driver 通过 DAGScheduler 和 TaskScheduler 将任务拆分为 TaskSet，分发到 Executor 执行，并监控任务状态。

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5. 应用结束与资源释放

• 任务完成后，AM 向 RM 注销应用，释放所有 Container 资源。
• 日志与状态反馈：最终状态通过 YARN 的日志聚合机制查看，客户端不会直接显示结果（适合输出到 HDFS 等外部存储的场景）。

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关键流程对比

步骤	YARN Cluster 模式特点
Driver 位置	在 AM 进程中运行，由集群动态分配节点。
客户端角色	仅提交任务，不参与任务执行或结果收集。
容错机制	若 AM（即 Driver）失败，YARN 会尝试重启 AM（需配置 spark.yarn.maxAppAttempts）。

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示例代码与命令

提交 YARN Cluster 模式应用的典型命令：

spark-submit \--master yarn \--deploy-mode cluster \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \examples/jars/spark-examples.jar \1000

此命令会触发上述完整流程，最终在集群的某个 NodeManager 上生成 Driver。

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总结

YARN Cluster 模式下，Driver 的生成本质是 通过 AM 进程在集群中动态启动用户代码并初始化 SparkContext。这种设计使得 Driver 生命周期由 YARN 管理，适合生产环境中需要高可靠性和资源调度的场景。