资源调度

程序一旦创建sparkcontext，就会创建DAGScheduler、TaskScheduler、SparkDeploySchedulerBackend
SparkDeploySchedulerBackend一启动就会创建一个子actor：AppClient
AppClient一启动，就会将应用的相关参数封装成ApplicationDescription以RegisterApplication消息发送给资源调度平台的Master节点

Master节点收到应用注册的消息RegisterApplication，就会从自身维护的worker资源池中为应用分配资源：
分配策略有两种：尽量打散，尽量集中
尽量打散是默认实现，而且是推荐实现：
1、遍历资源池，判断（该worker上的cpu+内存满足app的要求 && 该worker上不存在app的executor），为true，则将该worker分配给app
2、分配了worker之后：a、通知worker，启动ExecutorBackend
2、通知driver端（TaskSchedulerImpl），应用已经添加了executor