TaskScheduler负责不同的Application的Jobs之间的调度，在Task执行失败时启动重试机制，并为执行缓慢的Task启动备份任务
SchedulerBackend负责与Cluster Manager交互，取得分配给Application的资源，并将资源传给TaskScheduler，由TaskScheduler为Task最终分配计算资源
TaskScheduler的创建
TaskScheduler通过org.apache.spark.SparkContext#createTaskScheduler创建。
// Create and start the scheduler
val(sched,ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this,master)
def master:String = _conf.get("spark.master")
SparkContext.createTaskScheduler根据传入Master的URL的规则判断集群的部署方式，根据不同的部署方式生成不同的TaskScheduler和SchedulerBackend
createTaskScheduler会case不同的URL表达式生成TaskScheduler和SchedulerBackend。
SchedulerBackend是一个trait，作用是向等待分配计算资源的Task分配Executor，并启动Task。
Task的提交
DAGScheduler完成对Stage划分后，按照Stage的划分顺序调用：org.apache.spark.scheduler.TaskScheduler#submitTasks 将Stage提交到TaskScheduler
submitTasks开始Task的资源调度，Task被分配到Executor，在Worker上完成任务执行，调用堆栈如下：
1）org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#submitTasks
2）org.apache.spark.scheduler.SchedulableBuilder#addTaskSetManager
3）org.apache.spark.scheduler.SchedulerBackend#reviveOffers
4）org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#resourceOffers
5）org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint#launchTasks
6）org.apache.spark.executor.Executor#launchTask
此处分为Driver端、Executor执行，1~5在Driver端，6在Executor端。
1）将TaskSet加入TaskSetManager :
2）schedulableBuilder.addTaskSetManager(manager,manager.taskSet.properties)
schedulableBuilder是调度器，支持两种策略，FIFO（默认）和FAIR（公平调度）。通过spark.scheduler.mode设置。schedulableBuilder会确定TaskSetManager的调度顺序，根据就近原则确定运行Task的Executor。
5）def resourceOffers(offers: Seq[WorkerOffer]): Seq[Seq[TaskDescription]]
响应资源调度请求，为Task分配具体的资源，输入是Executor列表，输出是TaskDescription二维数据，存储Task ID、Executor ID和Task执行环境依赖信息等。
