Spark整体流程：
1、Client提交应用。  
2、Master找到一个Worker启动Driver  
3、Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph  
4、再由DAGSchedule将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskSchedule。  
5、再由TaskSchedule提交任务给Executor执行。  
6、其它组件协同工作，确保整个应用顺利执行。  

Spark on Yarn流程：

1、基于YARN的Spark作业首先由客户端生成作业信息，提交给ResourceManager。  
2、ResourceManager在某一NodeManager汇报时把AppMaster分配给NodeManager。  
3、NodeManager启动SparkAppMaster。
4、SparkAppMastere启动后初始化然后向ResourceManager申请资源。  
5、申请到资源后，SparkAppMaster通过RPC让NodeManager启动相应的SparkExecutor。  
6、SparkExecutor向SparkAppMaster汇报并完成相应的任务。  
7、SparkClient会通过AppMaster获取作业运行状态。  
参考：Spark中文指南(入门篇)-Spark编程模型(一)