spark-submit->SparkSubmit->main->submit->doRunMain->RunMain->通过反射，创建我们编写的主类的实例对象，调用main方法->开始执行我们的代码->初始化sparkContext对象->创建初始rdd->出发action算子->提交job->worker执行任务->任务结束
spark任务的本质：将rdd以来关系切分成一个个stage,然后将stage作为taskSet分批次的发送到executor上执行。
过程总结：
1.将我们编写的程序打包jar
2.提交spark-submit脚本到集群上运行
3.运行sparkSubmit的main方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的实例对象，然后调用mian方法，开始执行我们的代码（注意：我们的spark程序driver就运行在sparkSubmit进程中）
4.当代码运行到创建SparkContext对象时，就开始初始化SparkContext对象。
5.在初始化SparkContext对象的时候，会创建两个特别重要的对象分别是：DAGScheduler和TaskScheduler.
DAGScheduler：作用：将rdd的以来关系切分成一个一个的stage，然后将stage作为taskSet提交到TaskScheduler中的DriverActor
6.在构建TaskScheduler的同时，会创建两个特别重要的对象，分别是DriverActor和ClientActor.
ClientAcotr作用：向master注册用户提交的任务
DriverActor作用：接收executor的反向注册，将任务task提交给executor执行
7.当ClientActor启动后，会将永固提交的任务和相关参数封装在ApplicationDescription对象中，然后提交给Master进行任务的注册。
8.当master接受到ClientActor提交的任务请求时，会将请求参数进行解析并封装在application，然后将其持久化，然后将其加入到任务队列中。
任务队列默认是按照FIFO(先进先出)顺序执行。
9.当轮到我们提交的任务开始执行的时候，就开始调用schedule()方法进行任务资源的调度。
10，master将调度好的资源封装到 launchExecutor中发送给指定的Worker。
11.woker接受到Master发送过来的launchExecutor时，会将其压缩并封装到 ExecutorRunner中，然后调用这个对象的start方法启动execuotr(executor在worker中)
12.Executor启动后会向DriverActor进行反向注册
13.DriverActor会发送注册成功的消息给Executor.
14.Executor接受到DriverActor注册成功的消息后会创建一个线程池，用来执行DriverActor发送过来的task任务
15.当属于这个任务的所有executor启动并反向注册成功，意味着这个任务的环境已经准备好了。Driver会结束sparkContext对象的初始化。也就意味着new Context这句代码执行完成。
16.当初始化sparkContext成功后，driver端会继续运行我们编写的代码，然后开始创建初始的rdd,然后进行一系列的转换操作，当遇到一个action算子的时候，也就意味着出发了一个job.
17driver会将这个job提交给DAGScheduler
18.DAGScheduler将接受到的job，从最后一个算子开始向前推导，将DAG依据宽依赖划分为一个个stage,然后stage封装成taskset，并将taskSet中的task任务提交给DriverActor.
19.DriverActor接受到DAGSchduler发送过来的task,会拿到一个序列化器，对task进行序列化，然后将序列化好的task封装到launchTask中，然后将launchTask发送给指定的executor.
20.executor接收到driverActor发送过来的launchTask后，会拿到一个反序列化器，对launchTask进行反序列化，封装到TaskRunner中，然后从executor这个线程池中获取一个线程，将反序列化好的任务中的算子作用在rdd对应的分区上。
21.最终当所有的task任务完成之后，整个application执行完成，关闭sparkContext对象。