Executor是Spark执行任务的进程，Spark启动Executor过程包括如下步骤：
1）使用Spark-submit提交到集群，Master收到RequesSubmitDriver请求。
2）Master调用scheduler把Driver程序发送到worker端执行。
3）Driver执行时初始化SparkContext，创建AppClient，向Master注册，其中Appclient中实现了内部类ClientEndPoint，和Master进行通信。
4）Master收到注册信息后，完成application注册，调用Scheduler程序，向Worker发送LaunchExecutor请求，其中Scheduler主要有两个作用：完成Driver的调度，将waitingDriver数组中的Drivers发送的到满足运行条件的worker上执行（launchDriver函数）；在Worker节点上启动Executor执行Application。
5）Worker启动ExecutorRunner，在ExecutorRunner中启动CoarseCrainedExecutorBackend，在其中创建Executor，完成向Driver注册。
Executor中CachedThreadPool是一个线程池分配线程，任务被分发到Executor中以TaskRunner线程形式申请线程池线程，执行。接下来介绍Executor的创建，分配和启动等关键操作。
Executor创建
上文已讲到Executor创建主要是首先由Scheduler线程启动，Scheduler线程通过调用startExecutorsOnWorkers方法完成，遍历worker选择出所有可用的workers，之后调用scheduleExecutorsOnWorkers进行worker选择，有两种策略：round-robin策略（默认），依次全占策略。分配好worker后调用allocateWorkerResourceToExecutor在worker上分配资源。主要调用launchExecutor，该函数向worker发送启动Executor请求，同时向driver返回新Executor启动信息。
下面转到worker端，worker收到launchExecutor消息后调用LaunchExecutor函数，主要负责创建本地目录,保存目录和appid的映射，创建ExecutorRunner线程，该线程负责下载依赖文件，并启动CoarseGaindExecutorBackend，此进程的启动方式是通过建造者模式，通过CommandUtils的ProcessBuilder创建于一个独立的JVM中，此线程向DriverActor发送registerExecutor信息，收到driverActor回复后创建Executor。
Executor通过CoarseGrainedExecutorBackend创建，所以运行于一个独立的JVM中，可以通过配置参数调整Executor占用资源大小，创建之前会进行参数的传递和配置。
Executor通信接口ExecutorBackend
ExecutorBackend是Executor向集群更新消息的接口，不同spark模式有不同实现。
Executor执行过程
DAGScheduler划分好Stage，通过submitMissingTasks分配好任务，将任务经过TaskScheduler的TaskSchedulerImpl的submitTask方法，将tasks加入调度pools，之后调用通信终端riviveOffers方法为Tasks指定Executor，最后想CoarseGranedExecutorBackend发送LaunchTasks信息。
Executor收到信息后会调用launchTasks方法，此方法会构建TaskRunner对象运行Tasks并放入线程池中执行。
TaskRunner作为一个线程类，run函数主要完成以下任务:
1）向driver发送stateUpdate信息
2）反序列出task和相关jar包
3）调用task的run方法，返回结果