在 Yarn 上运行 Spark 提供了与其他 Hadoop 组件最紧密的集成，也是在已有 Hadoop 集群上使用 Spark 的最简单的方法。为了在 Yarn 上运行 Spark 应用程序，Spark 提供了两种部署模式：Client 模式和 Cluster 模式。Client 模式的 Driver 在客户端运行，而 Cluster 模式的 Driver 在 Yarn 的 Application Master 上运行。
对于具有任何交互式组件的程序（例如，spark-shell，pyspark）都必须使用 Client 模式。Client 模式在构建 Spark 应用程序时也很有用，因为任何调试输出都是立即可见的。Cluster 模式适用于生产作业，因为整个应用在集群上运行，这样做更容易保留日志文件（包括来自 Driver 的日志文件）以供日后的异常检查。
在 YARN 中，每个应用程序实例都有一个 ApplicationMaster 进程，该进程是为该应用程序启动的第一个容器。应用程序负责从 ResourceManager 上请求资源。一旦分配了资源，应用程序将指示 NodeManagers 启动容器。ApplicationMasters 消除了对活跃客户端的依赖：启动应用程序的进程可以终止，并且从在集群上由 YARN 管理的进程继续协作运行。
有关指定部署模式的选项，请参阅Spark 应用程序部署工具 spark-submit。
在 Client 模式下，Spark Driver 在提交作业的主机上运行。Ap