SparkContext源码分析
standalone模式===》》创建一个TaskSchedulerImpl
1、 底层通过操作SchedulerBackend，针对不同种类的cluster（standalone、yarn。mesoso（亚马逊））调度task
2、 他也可以通过一个LoaclBackend，并且将isLocal设置为true，来在本地模式下工作
3、 他负责处理一下通用的逻辑，比如说决定多个job的调度顺序（FIFO），启动推测任务执行
4、 客户端首先应该调用它的initialize（）方法和start（）方法，然后通过runTasks（）方法提交tasksets
创建SparkDeploySchedulerBackend（）
initializer方法中创建一个Pool调度池，FIFO、FAIR
taskScher。start（）方法=====》调用了一下SparkDeploySchedulerBackend的start方法
此时：val AppDesc = newApplicationDescription（sc.appName、maxCores,sc.executorMemory,command,appUIaddress）
创建一个ApplicationDescription，非常重要！它代表了当前执行的Application的一下情况，包括Application最大需要多少CPU core 每个slave上需要多大内存。
创建APPclient（Application与spark之间通信）
一个借口。
它负责接收一个spark master的url，以及一个ApplicationDescription，和一个集群事件的监听器，以及各种事件发生时，监听器的回调函数！
start（）方法，创建一个clientActor
调用registerWithMaster()里面调用tryRegisterAllMasters()，里面去连接所有的master。
DAGScheduler：实现了面向stage的调度机制的高层次的调度层，他会为每一个job计算一个stage的DAG（有向无环图），追踪RDD和stage的输出是否被物化（写入磁盘或者内存等地方），并且寻找一个最少消耗（最优、最小）调度机制来运行job，他会将stage作为tasksets提交到底层的TaskScheduler上，来在集群上运行他们（task）。
除了处理stage的DAG，还负责决定运行每个task的最佳位置，基于当前的缓存状态，将这些最佳位置提交给底层的TaskSchedulerImpl，此外，他会处理由于shuffle输出文件丢失导致的失败，在这种情况下，旧的stage可能会被重新提交，一个stage内部的失败，如果不是由于shuffle文件丢失导致的，会被TaskScheduler处理，他会多次重复每一个task，知道最后实在不行，才会去取消整个stage。
SparkUI：jetty工具类。
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