为什么独立的 master schedule 驱动程序在 worker 上？
Why does standalone master schedule drivers on a worker?
Master.scala中的schedule()表示第一个调度任务是在Worker上调度司机。由于 Master 将仅启动独立模式，因此驱动程序将 运行 on client out of Spark cluster.
为什么master需要调度一个Worker来运行 Driver?
如果您指的是 private def schedule(): Unit，该方法使用 --deploy-mode cluster.
调度 spark-submit 的 Spark 应用程序的驱动程序
来自 Launching Applications with spark-submit (that is linked from Cluster Mode Overview):
--deploy-mode Whether to deploy your driver on the worker nodes (cluster) or locally as an external client (client) (default: client)
在 cluster 部署模式下，驱动程序在集群中的一个 worker 上运行（并且与集群管理器、Spark Standalone、Hadoop YARN 或 Apache Mesos 无关）。与 Spark 执行器一样。
Master.scala中的schedule()表示第一个调度任务是在Worker上调度司机。由于 Master 将仅启动独立模式，因此驱动程序将 运行 on client out of Spark cluster.
为什么master需要调度一个Worker来运行 Driver?
如果您指的是 private def schedule(): Unit，该方法使用 --deploy-mode cluster.
spark-submit 的 Spark 应用程序的驱动程序
来自 Launching Applications with spark-submit (that is linked from Cluster Mode Overview):
--deploy-mode Whether to deploy your driver on the worker nodes (
cluster) or locally as an external client (client) (default:client)
在 cluster 部署模式下，驱动程序在集群中的一个 worker 上运行（并且与集群管理器、Spark Standalone、Hadoop YARN 或 Apache Mesos 无关）。与 Spark 执行器一样。