整个spark应用程序的运行分成三个阶段：
1、编写代码，使用spark-submit去交任务到集群运行，一直到我们自己编写的main方法运行为止
1、编写代码
2、打成jar
3、编写sprak-submit脚本提交任务
4、脚本解析和执行最终转到main方法执行
SparkSubmit
2、sparkContext的初始化
new SparkContext(sparkConf)
两条线：
1、在driver端执行的各种代码
491-500行：
初始化了 TaskScheduler -----> TaskSchedulerImpl
初始化了 SchedulerBackend -----> StandAloneSchedulerBackend
初始化了 DAGScheduler -----> DAGScheduler
209-210
1758
2、在worker和master端执行的各种代码
业务功能实现：
1、master注册
2、worker负责启动executor
SparkContext中 500:
_taskScheduler.start()
TaskSchedulerImpl中164:
backend.start()
这个方法有两个重点：
1、super.start()
driverActor
创建：
CoarseGrainedSchedulerBackend中的391行：
driverEndpoint = createDriverEndpointRef(properties)
2、114-120
clientActor
创建：
(如果说是看的spark-1.x（RPC： akka）的源码，当前这两个对象：
clientActor: spark2.x（RPC：netty）中的 StandaloneAppClient中的 ClientEndPoint
EndPoint的概念等同于了Spark1.x中的Actor
EndPoint是netty中的概念
Actor是AKKA中的概念
)
actor receive preStart
endPoint receive onStart
转到 StandAloneAppClinet类中的 86：
// 开始注册
registerWithMaster(1)
转到124行：
tryRegisterAllMasters()
转到107行：
masterRef.send(RegisterApplication(appDescription, self))
masterRef： Spark集群的主节点：master中的其中一个actor
转到Master这个类中的259行：
case RegisterApplication(description, driver)
重点有三句代码：
266行：registerApplication(app)
269行：driver.send(RegisteredApplication(app.id, self))
270行： schedule()
作用就是调度资源，然后在worker中启动executor
schedule()执行后转到735行：
两个重点：
1、launchDriver(worker, driver)
启动ExecutorBackend
其实launchDriver中的driver就是这个对象：
CoarseGrainedExecutorBackend
2、startExecutorsOnWorkers()
转到682行：
分配资源给Executor，启动Executor
转到708行：
launchExecutor(worker, exec)
启动和加载运行Executor
转到Worker类的479行：
LaunchExecutor 真正启动Executor的逻辑代码
转到532行：
manager.start()
转到ExecutorRunner中的73行：
fetchAndRunExecutor()
最终拼装了一个java -Xmx1000M Executor
启动了Executor
初始化Executor的时候：
两个重点：
1、初始化线程池
Executor中89行：
private val threadPool = {
Executors.newCachedThreadPool(threadFactory).asInstanceOf[ThreadPoolExecutor]
}
如果Executor对象创建成功了，就意味着线程池也初始化成功了。
那就意味着：Exzecutor启动成功。
所以等到任务提交过来即可
在executor启动成功之后，进行反向注册：
executor 向 driverActor 注册
从Master中的：748行， executor都启动成功
当Executor启动成功之后：
750行：
exec.application.driver.send(ExecutorAdded)
注册到clientActor之上
----------------------到此为止，一个Executor启动成功------------------------------
----------------------当所有的executor都启动成功了之后，整个sparkContext对象初始化成功------------------------------
2、等到任务的提交
174行-178行：
def launchTask(context: ExecutorBackend, taskDescription: TaskDescription): Unit = {
val tr = new TaskRunner(context, taskDescription)
runningTasks.put(taskDescription.taskId, tr)
threadPool.execute(tr)
}
3、action算子触发任务的提交和执行：sc.runJob()
collect
当一个程序中，碰到第一个actoin算子的时候，就相当于触发了 sc.runJob方法执行
转到：
SparkContext中的2034行：
dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, resultHandler, localProperties.get)
转到DAGScheduler中的632行：
val waiter = submitJob(rdd, func, partitions, callSite, resultHandler, properties)
转到604行：
eventProcessLoop.post(JobSubmitted)
转到1829行：
dagScheduler.handleJobSubmitted(jobId, rdd, func, partitions, callSite, listener, properties)
三个重点：
1、867行：切分stage
finalStage = createResultStage
2、激活job
val job = new ActiveJob(jobId, finalStage, callSite, listener, properties)
3、提交stage
submitStage(finalStage)
转到947行提交任务：
submitMissingTasks(stage, jobId.get)
转到1088行： 是在DAGScheduler当中调用的。
taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(
tasks.toArray, stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber, jobId, properties))
但是最后：
DAGScheduler的submitMissingTasks方法就把stage变成了一个TaskSet对象
最终转到
taskScheduler中的submitTasks执行
要点核心结论：
DAGScheduler会给一个job切分成多个stage
然后把每一个stage提交给taskScheduler去执行
DAGScheduler的工作：
从action算子开始：
到把stage变成TaskSet提交到taskScheduler中去执行结束
从TaskSchedulerImpl类中的submitTasks方法（180行）去分析：
重点代码：最后一句：
213行：
backend.reviveOffers()
转到：
CoarseGrainedSchedulerBackend类中的136行：
makeOffers()
转到251行：
launchTasks(taskDescs)
转到CoarseGrainedExecutorBackend中的98行：
executor.launchTask(this, taskDesc)
转到Executor中的177行：
threadPool.execute(tr)
sparkContext.stop();
等到线程池接收到所有的任务之后，以此执行成功，最终整个Application执行成功