前面三章我们已经尝试剖析讲过SparkContext的基本的原理，其实涉及到了Driver对Master的注册，本节就关于Master注册机制进行更详细的剖析。
我们知道Spark Standalone模式是一个主从架构，主节点就是Master,从节点是Worker(Salver),所以主节点是管理节点，类似Hadoop的Namenode,存在单点问题，这个在上一节已经详细分析了主备切换原理。 本节对Master注册包括Driver, Applicaiton,Worker
一：Driver向 Master注册信息
前几节讲过用spark-submit提交Application时，SparkContext初使化，首先Driver程序会向Master注册信息。
1:把Driver信息加入Master节点的内存缓存区，其实这就是一个集合(HashMap)
2:把Driver信息加入等待调度队列中（关于调度算法我们后面会深入分析），其实就是一个ArrayList，
当然在Scala中是一个ArrayBuffer
3:用持久化引挚(关于持久化引挚的具体类型我们在第四节介绍过)将Driver信息持久化
4:调用scheduler()方法（这个一个Spark核心中的核心资源调度方法，
后面我们会大量结合源代码一行一行分析）
二：Application向 Master注册信息
SparkContext初使化后会成生非常重要的两个TaskScheduler,DAGSchdeuler，其实TaskScheduler中的SparkDeplaySchedulerBackend对象对封装我们Application向Master注册
1:把Application信息加入Master节点的内存缓存区，其实这就是一个集合(HashMap)
2:把Application信息加入等待调度队列中（关于调度算法我们后面会深入分析），其实就是一个ArrayList，
当然在Scala中是一个ArrayBuffer
3:用持久化引挚将Application信息持久化
4:调用scheduler()方法（这个一个Spark核心中的核心资源调度方法，
后面我们会大量结合源代码一行一行分析）
二：Worker向 Master信息,Worker在启动后主动向Master汇报注册
1:将Workerk中的状态是DEAD的Worker过滤掉(什么情况下会是DEAD状态，
前面我们已经详细剖析过，这里就不多介绍了)，
对于状态是UNKNOW的Ｗorker,清除掉旧的Worker信息，替换新的Worker信息
2:把Worker信息加入Master节点的内存缓存区，其实这就是一个集合(HashMap)
3:用持久化引挚将Application信息持久化
4:调用scheduler()方法（这个一个Spark核心中的核心资源调度方法，
后面我们会大量结合源代码一行一行分析）
