在我们谈到了Context的初始化过程会做好几件事情（这里就不再列出，可以去查看），其中做了一件重要的事情就是创建TaskScheduler。
| 1 | // Create and start the scheduler |
| 2 | private[spark] var taskScheduler =<span class="wp_keywordlink_affiliate"><a href="" title=""target="_blank"data-original-title="View all posts in Spark">Spark</a></span>Context.createTaskScheduler(this, master) |
在createTaskScheduler方法中，会根据用户传进来的master URL分别初始化不同的SchedulerBackend和ExecutorBackend。而且从代码中我们可以看到master URL多大九种格式。但是在代码中SchedulerBackend的种类可没九种，只有五种；而ExecutorBackend只有三种，我们先来看看这些SchedulerBackend和ExecutorBackend的类继承关系：
每一个Application都对应了一个SchedulerBackend和多个ExecutorBackend。下面我们分别介绍各种运行模式所涉及到的类
1、Local模式
local模式出了伪集群模式(local-cluster)，所有的local都是用到了LocalBackend和TaskSchedulerImpl类。LocalBackend接收来自TaskSchedulerImpl的receiveOffers()调用，并根据运行Application传进来的CPU核生成WorkerOffer，并调用scheduler.resourceOffers(offers)生成Task，最后通过 executor.launchTask来执行这些Task。
2、Standalone
Standalone模式使用SparkDeploySchedulerBackend和TaskSchedulerImpl，SparkDeploySchedulerBackend是继承自CoarseGrainedSchedulerBackend类，并重写了其中的一些方法。
CoarseGrainedSchedulerBackend是一个粗粒度的资源调度类，在Spark job运行的整个期间，它会保存所有的Executor，在task运行完的时候，并不释放该Executor，也不向Scheduler申请一个新的Executor。Executor的启动方式有很多中，需要根据Application提交的Master URL进行判断。在CoarseGrainedSchedulerBackend中封装了一个DriverActor类，它接受Executor注册（RegisterExecutor）、状态更新（StatusUpdate）、响应Scheduler的ReviveOffers请求、杀死Task等等。
在本模式中将会启动一个或者多个CoarseGrainedExecutorBackend。具体是通过AppClient类向Master请求注册Application。当注册成功之后，Master会向Client进行反馈，并调用schedule启动Driver和CoarseGrainedExecutorBackend，启动的Executor会向DriverActor进行注册。然后CoarseGrainedExecutorBackend通过aunchTask方法启动已经提交的Task。
3、yarn-cluster
yarn-cluster集群模式涉及到的类有YarnClusterScheduler和YarnClusterSchedulerBackend。YarnClusterSchedulerBackend同样是继承自CoarseGrainedSchedulerBackend。而YarnClusterScheduler继承自TaskSchedulerImpl，它只是简单地对TaskSchedulerImpl进行封装，并重写了getRackForHost和postStartHook方法。
Client类通过YarnClient在Hadoop集群上启动一个Container，并在其中运行ApplicationMaster，并通过Yarn提供的接口在集群中启动多个Container用于运行CoarseGrainedExecutorBackend，并向CoarseGrainedSchedulerBackend中的DriverActor进行注册。
4、yarn-client
yarn-cluster集群模式涉及到的类有YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend。YarnClientClusterScheduler继承自TaskSchedulerImpl，并对其中的getRackForHost方法进行了重写。
Yarn-client模式下，会在集群外面启动一个ExecutorLauncher来作为driver，并想集群申请Container，来启动CoarseGrainedExecutorBackend，并向CoarseGrainedSchedulerBackend中的DriverActor进行注册。5、Mesos
Mesos模式调度方式有两种：粗粒度和细粒度。粗粒度涉及到的类有CoarseMesosSchedulerBackend和TaskSchedulerImpl类；而细粒度涉及到的类有MesosSchedulerBackend和TaskSchedulerImpl类。CoarseMesosSchedulerBackend和 MesosSchedulerBackend都继承了MScheduler(其实是Mesos的Scheduler)，便于注册到Mesos资源调度的框架中。选择哪种模式可以通过spark.mesos.coarse参数配置。默认的是MesosSchedulerBackend。