一、粗粒度
1.工作原理：
（1）Spark Streaming接收到实时数据流（data stream）
（2）Spark Streaming把数据按照指定的时间段切成一片片小的数据块（小批次）
（3）然后Spark Streaming把小的数据块传给Spark Engine处理
（4）Spark Engine处理后，输出处理后的数据（processed result）
每个应用程序的运行环境由一个Driver和若干个Executor组成，其中，每个Executor占用若干个资源，内部可运行多个Task，应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源(即使不用），最后程序运行结束之后，回收这些资源
Spark是一个典型粗粒度资源调度。
二、细粒度 1.工作原理：
（1）driver：启动spark应用程序，构建StreamingContext
（2）executor：启动receiver接收器，接收数据
（3）executor：接收input Stream，然后拆分不同block（小块）
（4）executor：receiver将block存储信息发送给StreamingContext
（5）driver：启动job，然后将task提交到对应executor上执行
与粗粒度模式一样，应用程序启动时，辉县启动executor，但每个executor占用的资源仅仅是自己运行所需的资源，不需要考虑将来要运行的任务，之后，cluster manager会为每个task根据自身需要动态分配资源。单个task运行完后就马上释放对应的资源。每个Task完全独立，优点是便于资源控制和隔离，但缺点也很明显，作业运行延迟大（重新分配task的资源是比较耗时的） MapReduce是一个典型细粒度资源调度。