Spark的核心
Spark的运行框架：
-SparkContext驱动程序
-ClusterManager集群资源管理器
-Executor任务执行进程
Spark Context 是驱动程序，它是spark的根本。SparkContext提交作业,并请求分配资源，Cluster Manager(集群资源管理器）会根据当前集群的使用情况，根据先进先出的原则分配给worker，先分配的应用程序会分配到尽可能多的资源，后分配的应用程序只能在剩余资源中筛选，如果没有合适的只能等待其他应用程序释放资源。ClusterManager默认情况下会分配尽可能多的workers，有利于充分利用集群资源，适合内存比较多的场景。
等clustor manager分配给workers executor后，SparkContext和executor建立起通讯，向executor分配任务，并且监督执行进程，executor会根据调度策略分配任务并返回给SparkContext。
由此一来，一个铁三角关系就形成了。
类似于一个组织的资源调配者，监管者和执行者的关系。监管者向资源调配者报告情况请求资源，资源调配者根据排队情况，先排队的监管者获得多一点的工人，先到先得，在每一个工人旗下创建执行任务进程，由监管者给工人分发具体任务，工人需要向监管者汇报任务的完成情况。