Spark Mesos 架构图
Apache Mesos采用Master/Slave架构，主要由Mesos Master、Mesos Slave、Framework和Executor四部分组成，整体架构如下如所示。其中Mesos Master是整个系统的核心，Framework是外部的计算框架，它们通过注册接入Mesos后，由Mesos Master进行统一管理和资源分配，具体的执行任务由Executor执行，不同的计算框架需要实现自己的Executor。也就是Mesos采用双层调度框架：
- Mesos Master分配资源给外部框架。
- 外部框架的调度模块将资源分配给外部框架的内部计算任务。
Mesos资源调度分为粗粒度调度和细粒度调度：
- 粗粒度调度：Executor获得资源后就长期持有，直到应用程序退出才释放资源。
- 细粒度调度：Executor根据任务的实际需要动态申请资源，任务完成以后归还资源给系统。
Spark 可以通过spark.mesos.coarse true or false来设置粗粒度模式或者细粒度模式。
架构图如下：
粗粒度调度模式
Client在启动时通过CoarseMesosSchedulerBackend向Mesos Master获取资源，CoarseMesosSchedulerBackend额外实现了Mesos的资源调度接口，可以向Mesos资源调度框架注册和接受来自Mesos的资源分配，得到资源之后他会通过Mesos远程启动CoarseGrainedExecutorBackend。
在粗粒度模式下，Executor从Mesos Master获取的资源会等到所有的计算任务结束(退出应用程序)时才会向Mesos归还资源。
细粒度调度模式
细粒度调度模式和粗粒度调度模式的实现基本相同，只不过在细粒度模式下是按照任务来向Mesos Master申请资源，并且在计算任务结束后就归还资源。
这种模式避免了资源浪费问题，但是每次任务调度都会从系统动态申请资源，所以调度的时间开销比较大，对于运行时间短但计算任务比较多的应用性能会变得很差。
Reference:
[1] Spark技术内幕：深入解析Spark内核架构设计与原理实现(张安站)
