Spark中Standalone模式下Spark应用的整个启动过程是怎样的
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一，Standalone模式下的spark角色
大家都知道在Standalone模式下，spark一共有以下五种角色：
sparksubmit，master，Worker，Driver，Executor。具体这五种角色在我们提交应用的时候起到哪些作用呢，我们下面就来详细讲解
1，SparkSubmit
加载一个Spark应用程序的入口。这个类处理设置spark相关依赖的Classpath(足见其重要性)，同时屏蔽了不同集群管理器和不同部署模式的细节，为用户提供统一接口。
2，Master
主要功能：
A),接受worker的注册并管理Worker
B),接受SparkSubmit提交的Application，并调度启动Driver(发送LaunchDriver给Worker)。
C),接受Driver端AppClient发送的RegisterApplication(appDescription,self),然后调度，发送LaunchExecutor消息给Worker。
3，Worker
A),向Master注册，并维持心跳。
B),接受Master的LaunchDriver消息，并启动Driver。
C),接受Master的LaunchExecutor消息，并启动Executor
4，Driver
A),通过AppClient向Master注册App，此时携带者CoraseGrainedExecutorBackend信息。
B),接受Executor注册，维护Executor信息。
C),划分Stage，封装task，并调度task。
5，Executor
A),向Driver注册自己并维护心跳
B),接受Driver的LaunchTask信息，并执行task。
C),将task执行结果返回给Driver。
二，Standalone提交一个应用源码过程
1，启动Driver的过程
Org.apache.spark.launcher.Main
org.apache.spark.deploy.SparkSubmit
org.apache.spark.deploy.rest.RestSubmissionClient
Org.apache.spark.deploy.rest.StandaloneRestServer
org.apache.spark.deploy.master.Master
Org.apache.spark.deploy.worker.Worker
Org.apache.spark.deploy.worker.DriverRunner
org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper
用户自定义程序 ~~~
2，启动Executor的过程
org.apache.spark.SparkContext
Org.apache.spark.scheduler.cluster.SparkDeploySchedulerBackend
Org.apache.spark.deploy.client.AppClient
org.apache.spark.deploy.master.Master
Org.apache.spark.deploy.worker.Worker
Org.apache.spark.deploy.worker.ExecutorRunner
org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend
org.apache.spark.executor.Executor
3，执行task的过程
org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend
org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend
org.apache.spark.executor.Executor
org.apache.spark.executor.TaskRunner
三，结合具体流程图讲解
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