1.1 standalone client模式
1.2 standalone cluster模式
1.3 Spark On YARN cluster模式
1.4 Spark执行流程简介
Job：RDD每一个行动操作都会生成一个或者多个调度阶段 调度阶段（Stage）：每个Job都会根据依赖关系，以Shuffle过程作为划分，分为Shuffle Map Stage和Result Stage。每个Stage对应一个TaskSet，一个Task中包含多Task，TaskSet的数量与该阶段最后一个RDD的分区数相同。
Task：分发到Executor上的工作任务，是Spark的最小执行单元
DAGScheduler：DAGScheduler是将DAG根据宽依赖将切分Stage，负责划分调度阶段并Stage转成TaskSet提交给TaskScheduler
TaskScheduler：TaskScheduler是将Task调度到Worker下的Exexcutor进程，然后丢入到Executor的线程池的中进行执行