spark資源調度與yarn類比：
master負責資源調度：就是決定在那些worker上啓動executor,監控worker) ————> yarn上的是resourcemanager
worker負責啓動執行任務的進程（executor），並且監控executor，並且將當前機器的信息通過心跳彙報給master
————>nodemanager
executor負責執行計算任務————>yarnchild
SparkSubmit負責向Master提交任務並申請資源，然後該任務下的executor跟sparkSubmit進行通信，監控Executor
————>AppMaster