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　　指定在每个可用Worker上分配的内核数在scheduleExecutorsOnWorkers方法中实现，〖〗具体代码如下所示：
　　1./**　　2.*调度在Workers上启动的Executors。返回元素为在每个Worker上分配的　　3.* 内核个数的数组。　　4.* Schedule executors to be launched on the workers.　　5.* Returns an array containing number of cores assigned to each worker.　　6.*　　7.* 启动Executors有两种模式：　　8.* 1. 第一种是将应用程序的Executors部署到尽可能多的Workers上。　　9.*这种模式通常是为了更好的数据本地性。默认使用的是第一种模式。　　10.* 2. 第二种和第一种相反。这种模式通常用于计算密集型的应用。网站　　11.*There are two modes of launching executors. The first attempts to spread out an　　12.* application's executors on as many workers as possible, while the second does the　　13.* opposite (i.e. launch them on as few workers as possible). The former is usually better　　14.* for data locality purposes and is the default.　　15.*　　16.* 每个Executor上的内核数是可配置的。当显式配置时，如果一个Worker上拥有　　17.*足够的内存大小和内核数，同一个应用程序就可以在该Worker节点上部署　　18.*多个Executors。否则，默认情况下每个Executor会使用Worker节点上的全部可用　　19.*内核，这时候，qq邮箱注册的梦幻西游怎样解除防沉迷这个Worker节点上就不能再启动另一个Executor了。　　20.*The number of cores assigned to each executor is configurable. When this is explicitly　　21.* set, multiple executors from the same application may be launched on the same worker if　　22.* the worker has enough cores and memory. Otherwise, each executor grabs all the cores　　23.* available on the worker by default, in which case only one executor may be launched　　24.*on each worker.　　25.*……　　26.*/　　27.private def scheduleExecutorsOnWorkers(　　28.app: ApplicationInfo,　　29.usableWorkers: Array[WorkerInfo],　　30.　　31.// 控制启动Executors有两种模式的变量　　32.spreadOutApps: Boolean): Array[Int] = {　　33.val coresPerExecutor = app.desc.coresPerExecutor　　34.val minCoresPerExecutor = coresPerExecutor.getOrElse(1)　　35.　　36.// 如果没有指定每个Executor分配的内核数，则一个Worker上只启动一个Executor　　37.val oneExecutorPerWorker = coresPerExecutor.isEmpty　　38.val memoryPerExecutor = app.desc.memoryPerExecutorMB　　39.val numUsable = usableWorkers.length　　40.　　41.// 元素为在每个Worker节点上分配到的内核个数的数组　　42.val assignedCores = new Array[Int](numUsable) // Number of cores to give to each worker　　43.val assignedExecutors = new Array[Int](numUsable) // Number of new executors on each worker　　44.// 当前需要分配的内核个数，应用程序需分配的剩余内核个数或　　45.// 当前Workers上全部能分配的内核个数，　　46.// 取最小值，避免超过当前可分配的总内核数　　47.var coresToAssign = math.min(app.coresLeft, usableWorkers.map(_.coresFree).sum)　　48.　　49./**判断指定索引位置的Worker节点是否能为该应用程序启动一个Executor*/　　50./** Return whether the specified worker can launch an executor for this app. */　　51.def canLaunchExecutor(pos: Int): Boolean = {　　52.// 判断当前需要分配的内核数是否满足每个Executor所需的内核数　　53.val keepScheduling = coresToAssign &= minCoresPerExecutor　　54.// 判断当前Worker可用内核数减去当前节点已经分配的内核数　　55.// 是否满足每个Executor所需的内核数　　56.val enoughCores = usableWorkers(pos).coresFree - assignedCores(pos) &= minCoresPerExecutor　　57.　　58.// 如果允许每个Worker节点启动多个Executors，对应的会启动一个新的Executors　　59.// 否则，『』如果该Worker节点上已经启动过一个Executor，　　60.// 只需要将更多的内核分配给该Executor。　　61.// If we allow multiple executors per worker, then we can always launch new executors.　　62.// Otherwise, if there is already an executor on this worker, just give it more cores.　　63.val launchingNewExecutor = !oneExecutorPerWorker || assignedExecutors(pos) == 0　　64.if (launchingNewExecutor) {　　65.// 当启动一个新的Executor时，除了内核数要满足条件外，　　66.// 还需要判断新的Executor所需的内存是否也满足条件，　　67.// 以及当前应用程序的总Executor个数是否满足条件　　68.val assignedMemory = assignedExecutors(pos) * memoryPerExecutor　　69.val enoughMemory = usableWorkers(pos).memoryFree - assignedMemory &= memoryPerExecutor　　70.val underLimit = assignedExecutors.sum + app.executors.size & app.executorLimit　　71.keepScheduling && enoughCores && enoughMemory && underLimit　　72.} else {　　73.// We're adding cores to an existing executor, so no need　　74.// to check memory and executor limits　　75.keepScheduling && enoughCores　　76.}　　77.}　　78.　　79.// Keep launching executors until no more workers can accommodate any　　80.// more executors, or if we have reached this application's limits　　81.// 根据canLaunchExecutor条件过滤可用Worker节点　　82.var freeWorkers = (0 until numUsable).filter(canLaunchExecutor)　　83.while (freeWorkers.nonEmpty) {　　84.freeWorkers.foreach { pos =&　　85.var keepScheduling = true　　86.while (keepScheduling && canLaunchExecutor(pos)) {　　87.coresToAssign -= minCoresPerExecutor　　88.assignedCores(pos) += minCoresPerExecutor　　89.　　90.// If we are launching one executor per worker, then every iteration assigns 1 core　　91.// to the executor. Otherwise, every iteration assigns cores to a new executor.　　92.if (oneExecutorPerWorker) {　　93.assignedExecutors(pos) = 1　　94.} else {　　95.assignedExecutors(pos) += 1　　96.}　　97.　　98.// spreadOutApps是指定启动的模式的配置属性，根据该属性判断是否在　　99.// 当前Worker上继续分配内核数，原文http://www./如果spreadOutApps为true的话，　　100.// 不再从当前Worker节点上继续分配，而是从下一个Worker节点上继续分配　　101.// Spreading out an application means spreading out its executors across as　　102.// many workers as possible. If we are not spreading out, then we should keep　　103.// scheduling executors on this worker until we use all of its resources.　　104.// Otherwise, just move on to the next worker.　　105.if (spreadOutApps) {　　106.keepScheduling = false　　107.}　　108.}　　109.}　　110.freeWorkers = freeWorkers.filter(canLaunchExecutor)　　111.}　　112.assignedCores　　113.}
　　根据在每个可用Worker上分配到的内核数，在各个Worker调度、启动Executors在方法中实现，代码如下所示：
　　1./**　　2.*将一个Worker节点上的资源分配给一个或多个Executors　　3.* Allocate a worker's resources to one or more executors.　　4.* @param app the info of the application which the executors belong to　　5.* @param assignedCores number of cores on this worker for this application　　6.* @param coresPerExecutor number of cores per executor　　7.* @param worker the worker info　　8.*/　　9.private def allocateWorkerResourceToExecutors(　　10.app: ApplicationInfo,　　11.assignedCores: Int,　　12.coresPerExecutor: Option[Int],　　13.worker: WorkerInfo): Unit = {　　14.//如果指定了每个Executor上的内核个数，就将该Worker节点上分配到的内核　　15.// 分给每个Executor，没有指定的话，qq邮箱注册的梦幻西游怎样解除防沉迷则将全部分配到的内核分给一个Executor。　　16.// If the number of cores per executor is specified, we divide the cores assigned　　17.// to this worker evenly among the executors with no remainder.　　18.// Otherwise, we launch a single executor that grabs all the assignedCores on this worker.　　19.// 该Worker节点上需要启动的Executor个数　　20.val numExecutors = coresPerExecutor.map { assignedCores / _ }.getOrElse(1)　　21.// 每个Executor分配到的内核数　　22.val coresToAssign = coresPerExecutor.getOrElse(assignedCores)　　23.// 为应用程序添加Executor，并启动Executor　　24.for (i &- 1 to numExecutors) {　　25.val exec = app.addExecutor(worker, coresToAssign)　　26.launchExecutor(worker, exec)　　27.app.state = ApplicationState.RUNNING　　28.}　　29.}
　　为了更形象地描述Master的调度机制，下面通过图1-6给出抽象的资源调度框架：
图1-6 Master中抽象的资源调度框架
　　其中，Worker1到WorkerN是集群中全部的Workers节点，调度时，会根据应用程序请求的资源信息，『』去全部Workers 节点中过滤出资源足够的节点，假设可以得到Worker1到WorkerM的节点。当前过滤的需求是内核数和内存大小足够启动一个Executor，这是因为Executor是集群执行应用程序的单位组件（注意：和任务（Task）不是同一个概念，对应的任务是在Executor中执行的。）
　　选出可用Workers之后，会根据内核大小进行排序，『』这可以理解成是一种基于可用内核排序的、简单的负载均衡策略。然后根据设置的spreadOutApps参数，对应指定两种资源分配策略：
　　1)当spreadOutApps=true：使用轮流均摊的策略，也就是采用圆桌（round-robin）算法，图中的虚线表示第一次轮流摊派的资源不足以满足申请的需求，因此开始第二轮摊派，依次轮流均摊直到符合资源需求。qq邮箱注册的梦幻西游怎样解除防沉迷
　　2)当spreadOutApps=false：使用依次全占策略，依次从可用Workers上获取该Worker上可用的全部资源，直到符合资源需求。
　　对应的图中Worker内部的小方块，在此表示分配的资源的抽象单位。对应资源的条件，理解的关键点在于资源是分配给Executor的，因此最终启动Executor时，所占用的资源必须是满足启动所需的条件。
　　前面描述了Workers上的资源如何分配给应用程序，网站http://www./之后就是正式开始为Executor分配资源、并向Worker发送启动Executor的命令了。根据申请时是否明确指定需要为每个Executor分配确定的内核个数，有：
　　1)明确指定每个Executor需要分配的内核个数时：每次分配的是一个Executor所需的内核数和内存数，对应在某个Worker分配到的总的内核数可能是Executor的内核数的倍数，此时，该Worker节点上会启动多个Executor，每个Executor需要指定的内核数和内存数（注意该Worker节点上分配到的总的内存大小）。
　　2)未明确指定每个Executor需要分配的内核个数时：每次分配1个内核，最后所有在某Worker节点上分配到的内核都会放到一个Executor内（未明确指定内核个数，因此可以一起放入一个Executor）。因此，最终该应用程序在一个Worker上只有一个Executor（这里指的是针对一个应用程序，当该Worker节点上存在多个应用程序时，仍然会为每个应用程序各启动相应的Executor。『』）。
　　在此强调、补充下调度机制中使用的三个重要的配置属性：
　　1)内核个数的控制属性在类SparkSubmitArguments的方法printUsageAndExit中，如下所示：
　　1.//指定为所有Executors分配的总内核个数　　2.| Spark standalone and Mesos only:　　3.| --total-executor-cores NUM Total cores for all executors.　　4.　　5.// 指定需要为每个Executor分配的内核个数　　6.|| Spark standalone and YARN only:　　7.| --executor-cores NUM Number of cores per executor. (Default: 1 in YARN mode,　　8.| or all available cores on the worker in standalone mode)
　　2)资源分配策略：数据本地性（数据密集）与计算密集的控制属性，对应的配置属性在Master类中，代码如下所示：
　　1.private val spreadOutApps = conf.getBoolean(&spark.deploy.spreadOut&, true)
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