查看源码需要先进行编译，注意修改版本：
./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2.6 -Pyarn -DskipTests -Dhadoop.version=2.6.0 -Phive
一：worker注册机制（worker启动之后）
1- worker在启动之后，就会主动向master进行注册；
2- Master将dead状态的worker过滤掉；将unknown状态的worker信息更新；
3- Master将worker将入到内存缓存中（HashMap）；
4- 持久化引擎将worker信息进行持久化（zookeeper和文件系统中）；
5- 调用scheduler（）方法，进行资源调度；
源代码见：Master.scala的RegisterWorker（）方法。
二：Driver注册（在spark-submit的时候进行注册）；
1- 将diver信息放到内存缓存中（HashMap）;
2- 加入等待调度队列（ArrayBuffer）；
3- 持久化引擎将driver信息进行持久化；
4- 调用scheduler（）方法，进行资源调度；
源码见：Master.scala的ReceiverAndReply（）方法进行监控；
Client.scala的RegisterSubmitDriver()方法进行注册；
三： Application注册（执行sparkContext的时候，底层会触发其调度）
1- 将application信息放到缓存中（HashMap）；
2- 将application加入到等待调度的application队列中；
3- 持久化引擎将application信息进行持久化；
4- 调用scheduler（）方法，进行资源调度；
源代码见：Master.scala的RegisterApplication()方法：
case RegisterApplication(description, driver) => // TODO Prevent repeated registrations from some driver //如果是standby状态，则不是active的master，不执行任何操作 if (state == RecoveryState.STANDBY) { // ignore, don't send response //否则，执行以下行为 } else { logInfo("Registering app " + description.name) //创建app信息类 val app = createApplication(description, driver) //注册application，将application信息放到缓存中，并且加入到等待调度的队列中 registerApplication(app) logInfo("Registered app " + description.name + " with ID " + app.id) //使用持久化殷勤，将application进行持久化 persistenceEngine.addApplication(app) //反向向sparkDeploySchedulerBackend的appClient的ClientActor发送消息，也就是RegisteredApplication driver.send(RegisteredApplication(app.id, self)) //执行scheduler，进行资源调度 schedule() }
扩展：spark从入门到精通，中华石杉，第46讲；
四： driver状态改变
1- 判断driver的状态；
2- 将driver从内存中（hashMap）移除； 将持久化信息进行移除； 移除该driver相关的worker信息； 调用scheduler方法；
源码见Master.scala的DriverStateChanged()方法。
五：Excetor状态改变
1- 找到状态改变的Excetor；
2- 向driver发送excutorUpdated消息；
3- 如果Excetor执行完毕，将worker信息进行移除；
如果没有执行完毕，则进行重试功能，默认次数是10次；
如果超过10次，将application信息进行移除操作；
源码见：Master.scala的ExcutorChanged方法。
拓展阅读见：中华石杉-spark从入门到精通第47讲