1、我理解常用的Spark部署方式有三种
1）、本地服务，就是所谓的local，在IDE上本地跑程序，用于调试
2）、Standalone，使用自己的master/worker进行服务的调度。 脱离yarn的资源管理
3）、Spark on yarn。 使用yarn来进行资源的调度
2、在spark-env.sh中配置export HADOOP_CONF_DIR= ，这样就可以使用hdfs了。
3、提交应用使用bin/spark-submit，通过指定master来确定是使用什么模式，即spark:// yarn-cluster yarn-client。如果使用的spark://，那么代表就是standalone模式，那么就需要sbin/start-all.sh启动一下spark集群进行资源调度。
4、使用bin/spark-shell来进行本地交互式查询。 但使用spark-shell貌似最好在standalone模式下进行
5、最终执行进程是Executor，它的资源使用在submit时指定--executor-cores,--executor-memory,--num-executors，如果没有指定，那么就会读取spark-env.sh配置文件中的SPARK_EXECUTOR_CORES，SPARK_EXECUTOR_MEMORY
6、在yarn模式下Executor进程名叫做CoarseGrainedExecutorBackend，在standalone模式下，Executor进程名叫做CoarseGrainedExecutorBackend。 （。。。我一直以为进程名称不一样呢，原来是一样的。 好吧，我是出来搞笑的）
7、yarn-client,yarn-cluster区别在于driver的位置。 所谓driver是指定你的运行代码。 client模式下，你的client就是在你在客户端中。 cluster模式下，似乎应该是在ApplicationMaster中，它出现的位置是随机的。
形象的举个例子就清楚了，如果你在你的执行代码中输出了日志，那么在client模式下是可以看到日志的，但在cluster模式下是不太容易看到日志输出的，如果想要看到， 那么需要去yarn的webui看。或者执行命令yarn application -logs xxxxxxxxxxxxx(如果我没有记错的话) 。
个人使用经历来看，如果是使用spark streaming ，那么用client感觉个人会好一些。
后续会读源代码，在源代码中了解一下client 和 cluster使用的区别，才能确定哪个应用场景会更好些。
暂时就这些，回头有想到的再补充