1. 在SparkContext实例化的时候调用createTaskScheduler来创建TaskSchedulerImpl和SparkDeploySchedulerBackend
2. 同时在SparkContext实例化的时候会调用TaskSchedulerImpl的start，在start方法中会调用SparkDeploySchedulerBackend的start，在该start方法中会创建AppClient对象并调用AppClient对象的start方法
3. 在AppClient对象的start方法中会创建ClientEndpoint，在创建ClientEndpoint会传入Command来指定具体为当前应用程序启动的Executor进行的入口类的名称为CoarseGrainedExecutorBackend
4. 然后ClientEndpoint启动并通过tryRegisterMaster来注册当前的应用
5. 程序到Master中，Master接受到注册信息后如何可以运行程序，则会为该程序生产Job ID并通过schedule来分配计算资源，具体计算资源的分配是通过应用程序的运行方式、Memory、cores等配置信息来决定的
6. 最后Master会发送指令给Worker，Worker中为当前应用程序分配计算资源时会首先分配ExecutorRunner，ExecutorRunner内部会通过Thread的方式构建ProcessBuilder来启动另外一个JVM进程，这个JVM进程启动时候加载的main方法所在的类的名称就是在创建ClientEndpoint时传入的Command来指定具体名称为CoarseGrainedExecutorBackend的类，
7. 此时JVM在通过ProcessBuilder启动的时候获得了CoarseGrainedExecutorBackend后加载并调用其中的main方法，在main方法中会实例化CoarseGrainedExecutorBackend本身这个消息循环体。
8. 而CoarseGrainedExecutorBackend在实例化的时候会通过回调onStart向DriverEndpoint发送RegisterExecutor来注册当前的CoarseGrainedExecutorBackend，此时DriverEndpoint收到到该注册信息并保存在了SparkDeploySchedulerBackend实例的内存数据结构中，这样Driver就获得了计算资源！
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