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1、Spark Executor如何工作
2、Spark Executor工作源码
1、Spark Executor如何工作
当Driver发送过来Task的时候，其实是发送给CoarseGrainedExecutorBackend这个RPCEndpoint，而不是直接发送给Executor（Executor由于不是消息循环体永远也无法接收远程发过来的信息）。
Driver向ExecutorBackend发送LaunchTask，这里实际上是把内容交给线程池中的线程去执行。首先判断Executor是否为空，反序列化TaskDescription，然后调用Executor.launchTask ，launchTask 里面是将Task封装在TaskRunner（是一个runnable对象）里面然后交给线程池中的线程处理。在TaskRunner的run方法里面会导致runTask的执行。
2、Spark Executor工作源码
（1）Worker接收到Master发送过来启动Executor的指令，通过ExecutorRunner启动另外一个进程来运行Executor。在这个基础上会启动一个CoarseGrainedExecutorBackend（粗粒度），ExecutorBackend启动的时候这个时候要向Driver注册，通过RegisterExecutor。Driver（CoarseGrainedSchedulerBackend的内部成员DriverEndpoint接收注册）在接收到RegisterExecutor信息后会返回一个信息RegisteredExecutor给CoarseGrainedExecutorBackend。
CoarseGrainedExecutorBackend：是Executor运行所在的进程的名称，他本身不会完成具体任务的计算，这个进程里面有个Executor对象和CoarseGrainedExecutorBackend是一一对应的。
Executor：完成具体的计算，真正处理Task的对象，内部通过线程池的方式完成Task的计算。
（2）Driver的CoarseGrainedSchedulerBackend内部的成员DriverEndpoint收到RegisterExecutor后，首先判断ExecutorDataMap中是否有这个ExecutorId。ExecutorDataMap是个内存数据结构（他是CoarseGrainedSchedulerBackend的成员，所以最终是注册给CoarseGrainedSchedulerBackend），他是一个HashMap。
如果ExecutorDataMap中不存在，就进行注册，注册的时候先看看address存在不存在，如果存在直接获取，如果不存在就获取senderAddress。这从实现的角度看adress就是senderAddress。然后相关数据结构添加数据
CoarseGrainedSchedulerBackend.this.synchronized这里加上synchronized是因为集群中有很多ExecutorBackend向Driver注册，担心注册的时候写冲突，所以加上一个同步代码块
最后把消息发还给CoarseGrainedExecutorBackend
（3）CoarseGrainedExecutorBackend收到RegisterExecutor后就new了一个Executor这个Executor对象是事实上负责Task计算的
（4）在Executor默认构造器中有一个非常关键的内容，有个成员threadPool（线程池）
创建线程池，线程池里面要有线程，线程怎么产生的呢？不会平白无故的产生，所以就搞了一个线程工厂，就是按照某种你需要的格式去产生线程，背后还是new出一个线程
setDamon(True)设置每个线程是后台运行的方式
（5）线程池也准备好后就是等待Driver端发任务过来，是发给CoarseGrainedExecutorBackend不是Executor，因为Executor不可能接收到消息的他本身就不是一个消息循环体。CoarseGrainedExecutorBackend收到LaunchTask后，这里实际上是把内容交给线程池中的线程去执行。判断Executor是否为空，反序列化TaskDescription，然后调用Executor.launchTask
（6）launchTask 里面是将Task封装在TaskRunner（是一个runnable对象）里面然后交给线程池中的线程处理。并把这个任务加入ConcurrentHashMap类型的名称为runningTasks的数据结构中管理。
（7）在TaskRunner的run方法里面会导致runTask的执行
补充：为什么要在worker接收到master发送过来的指令后为什么要启动另外一个进程，也就是说为什么开辟另外一个进程，在另外一个进程中注册给Driver，然后启动Executor。必须启动另外一个进程的原因：①Worker本身是管理当前机器上的资源的，当前机器上的资源变动的时候要汇报给Master，Worker不是用来做计算的不能在Worker里面计算；②Spark集群中可能有很多应用程序就可能有很多的Executor，如果不是为每个Executor启动一个进程而是所有Executor在Worker里面，那么一个程序奔溃了会导致其他程序奔溃。
