Spark-作业执行流程概述
spark的作业和任务带哦度系统是其核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对底层到顶层的各个模块之间的调用和处理显的游刃有余。
相关术语
作业（job）：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段
调度阶段（stage）：每个作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集（TaskSet）。调度阶段的划分是由DAGScheduler来划分的，调度阶段有Shuffle Map Stage和Result Stage两种。
任务（Task）:分发到Executor上的工作任务，是spark实际执行应用的最小单元。
DAGScheduler：DAGScheduler是面向调度阶段的任务调度器，负责接收spark应用提交的作业，根据RDD的依赖关系划分调度阶段，并提交调度阶段给TaskScheduler.
TaskScheduler：TaskScheduler是面向任务的调度器，它接受DAGScheduler提交过来的调度阶段，然后把任务分发到work节点运行，由Worker节点的Executor来运行该任务
流程概述
1.spark应用程序进行各种转换操作，通过行动操作触发作业运行。提交之后根据RDD之间的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler进行解析。
2.DAGScheduler是面向调度阶段的高层次的调度器，DAGScheduler把DAG拆分成相互依赖的调度阶段，拆分阶段是以RDD的依赖是否为宽依赖，当遇到宽依赖就划分为新的调度阶段。每个调度阶段包含一个或多个任务，这些任务形成任务集，提交给底层调度器TaskScheduler进行调度运行。DAGScheduler记录哪些RDD被存入磁盘等物化操作，同时要寻求任务的最优化调度，例如：数据本地性等；DAGScheduler监控运行调度阶段过程，如果某个调度阶段运行失败，则需要重新提交该调度阶段。
3.每个TaskScheduler只为一个SparkContext实例服务，TaskScheduler接收来自DAGScheduler发送过来的任务集，TaskScheduler收到任务集后负责把任务集以任务的形式一个个分发到集群Worker节点的Executor中去运行。如果某个任务运行失败，TaskScheduler要负责重试。另外，如果TaskScheduler发现某个任务一直未运行完，就可能启动同样的任务运行同一个任务，哪个任务先运行完就用哪个任务的结果。
4.Worker中的Executor收到TaskScheduler发送过来的任务后，以多线程的方式运行，每一个线程负责一个任务。任务运行结束后要返回给TaskScheduler，不同类型的任务，返回的方式也不同。ShuffleMapTask返回的是一个MapStatus对象，而不是结果本身；ResultTask根据结果的不同，返回的方式又可以分为两类。
