Spark资源调度与任务调度
当启动完spark-submit之后： 进入资源调度 ①首先worker会向Master汇报资源 ②Master掌握了集群资源 ③创建SparkContext，Driver端启动，生成DAGScheduler和TaskScheduler ④TaskScheduler向Master申请资源 ⑤Master收到请求之后，会找到满足资源的worker节点启动Executor ⑥Executor反向注
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