Spark—Driver进程
本地运行时，主代码类进程就是driver进程
集群运行时，client发送请求给Master，Master在随机worker节点上（满足资源）启动driver。
driver挂掉——>Executors挂掉——>application就挂掉了
客户端driver的启动
根据提交命令，启动Driver的分别对应了不同的mainclass.
如果是client模式，那么在本地直接执行我们的主代码类，该进程就是Driver进程。
如果是standalone cluster模式，客户端会向maste发送http请求，master稍后会在worker上启动单独的Driver进程。
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Master为Driver调度资源，通知Worker启动Driver
资源调度的实现在schedule(),实现相对于Executor的资源分配要简单的多，因为Driver只有一个进程，只在其中一个worker上启动即可。实现如下：
1、首先对所有worker的shuffle随机排列，然后从第一个worker开始轮询，如果worker上的内存和cores能够满足Driver的需求，那么就在该worker上启动Driver。
2、在该worker上启动Driver，实现在launchDriver()方法,在launchDriver()中，就是向worker发送消息LaunchDriver
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Worker开始启动Driver进程
Worker在接收到Master发的LaunchDriver消息后，便会开始启动Driver进程，实现如下：
1、构造DriverRunner，由DriverRunner负责运行Driver命令的启动
2、DriverRunner会新建一个线程，由这个线程去负责启动和监控Driver进程
3、从本地拷贝依赖的任务jar（我们自己的jar包）到Driver的工作目录
4、如果设置了Driver进程的监控，–supervise参数那么在Driver进程以非0退出码结束时（一般都是异常结束），Worker会重新启动Driver进程。
注意：Driver异常退出了之后所有的Executors也跟着被kill掉了，整个application也就宕掉了。重新启动Driver进程会重新启动一个新的application
参考：Spark源码分析——Driver进程启动源码实现分析
