Executor.scala
一、Executor类
首先判断本地性，获取slaves的host name（不是IP或者host: port），匹配运行环境为集群或者本地。如果不是本地执行，需要启动一个handler来监控所有的executor进程，避免阻塞。然后，初始化Spark执行环境。向SparkEnv注册executor资源，即registerSource方法。第三步，装载类，序列化类到内存中。第四，启动worker的线程池。第五，收集所有的task任务。接下就可以分配资源给task了，即将task与executor结合。
1、launchTask()：新建一个TaskRunner，对应的有task的信息；然后调用runningTasks的put方法装载该TaskRunner，并在线程池中执行该task。
2、killTask()：杀死指定线程。
3、releaseWriter()：获取ShuffleId，与BlockManager进行交互。具体作用？需要了解spark.shuffle.consolidatFiles的意义。
4、stop()：报告停止信息，关闭线程池。
二、TaskRunner类
继承自Runnable类，是task信息的容器。
1、kill()：由Executor杀死指定线程。
2、run()：重载的方法。执行task的进程，更改task的状态。同时启动GC机制，task的相关信息需要反序列化出来。run方法中需要保证task的epoch值与master一致，在MapOutPutTracker中体现，保证该任务可以被master管理。等任务执行完毕，分析任务执行的时间，序列化时间等等。然后对执行结果进行序列化处理，获取存储的block的Id并将序列化数据存入block。最后是复杂的异常处理。
3、CreateClassLoader()：为task建立的用来加载用户指定的jars或者任何需要用到的classes。首先检查是否是加载用户自定义的类，是则新建childExecutorURLClassLoader，否则新建ExecutorURLClassLoader，最终返回MutableURLClassLoader类型。
4、addReplClassLoaderInfNeeded()：家在一个新的ClassLoader来加载另一个jar。
5、updateDependencies()：根据SparkContext所提供的新文件或者新jars，装载未被加载的依赖包，同时加载这些所依赖的包到ClassLoader中。
6、startDriverHeartbeater()：启动心跳机制，将taskRunner的信息发送给master。