SparkContext初始化的时候会创建taskScheduler
进入createTaskScheduler方法
有spark-submit的三种提交模式：
这是我们常用的standdlone提交模式，在这种模式下会创建一个TaskSchedulerImpl，也会创建一个SparkDeploySchedulerBackend（）并将scheduler传入进去，然后通过initialize（）方法初始化
进入TaskScheduleImpl
1，底层通过操作一个SchedulerBackend，针对不同的cluster，调度task
2，它也可以通过使用一个LocalBackend，并将isLocal参数设置为true，来在本地模式下工作
3，它负责处理一些通用的逻辑，比如说决定多个job的调度顺序，启动推测任务执行
4，客户端首先应该想调用它的initialize() and start()方法，然后通过runTasks（）方法提交task sets
进入scheduler.initialize(backend)的初始化代码，创建了一个调度池rootPool，会匹配到调度规则FIFO或FAIR，然后通过schedulableBuilder创建调度池
完成以上操作之后会调用taskScheduler.start()方法，start方法在TaskScheduleImpl类中，其最主要的是将底层的SparkDeploySchedulerBackend类中的start（）方法调用
在SparkDeploySchedulerBackend类中的start（）方法中，会创建一个ApplicationDescription()类，它就代表了当前执行的application的一些情况，包括application最大需要多少cpu，core，每个slave上需要多少内存
进入这个类，在这个ApplicationDescription类中会初始化一些参数
在ApplicationDescription类创建完了之后会在创建一个AppClient类，并将appDesc传入进去
进入AppClient类
1，这是一个接口，它负责为application与spark集群进行通信，它会接收一个spark master的url，以及一个ApplicationDescription，和一个集群时间的监听器，以及各种事件发生时监听器
进入start（）方法，发现它通过ak来创建一个ClientActor
ClientActor是一个内部类，它会调用registerWithMaster()方法
在registerWithMaster()方法内它又会调用tryRegisterAllMasters()方法，tryRegisterAllMasters()方法它回去连接Master，然后将appDescription封装在RegisterApplication里面，发送到master去进行Application的注册
以上是SparkContext初始化的时候会构造TaskScheduler的源代码剖析
接下来是SparkContext初始化构造DAGScheduler的源代码剖析
SparkContext在初始化的时候不仅仅构造了TaskScheduler也构造了DAGScheduler
进入DAGScheduler
这个类实现了面向stage的调度机制的高层次的调度层。它会为每个job计算一个stage的DAG（有向无环图），追踪RDD和stage的输出时候被物化了（写入磁盘或内存），并寻找一个最小（最优）调度机制来运行job。
它会将stage作为tasksets提交到底层的TaskSchedulerImpl上，来在集群上运行task
除了处理stage的DAG，它还负责决定运行每个task的最佳位置，基于当前的缓存状态，将这些最佳位置提交给底层的TaskSchedulerImpl。此外，他会处理由于shuffle输出文件丢失导致的失败，在这种情况下，旧的stage可能会被重新提交。一个stage内部的失败，如果不是由于shuffle文件丢失导致的，会被TaskSecheduler处理，它会多次重试每一个task，知道最后，实在不行了，才会去取消整个stage。
接下来是SparkUI
在提交任务的是会有一个web界面来查看当前运行任务的状态，通过默认端口4040可以查看，其底层是通过jetty启动一个web的服务器，为我们提供了一个web的监控页面
