赘述
本系列的文章将会从spark源码的角度来分析spark任务提交集群到运行结束这个过程的处理逻辑，所以对Spark编程的熟练度要求比较高。
Spark是基于内存的大数据处理计算引擎。 使用 Scala语言实现，可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，其将 Scala 用作其应用程序框架，同时支持java,python开发。这篇文章主要对spark的任务流程做一个简单的深度解析。
正解
下面将从某一台提交spark应用的机器讲解整个任务流程，
1、spark任务提交
首先通过azkaban等任务调度平台（spark-submit）将spark的jar包（application）提交到集群运行后，这时会启动一个Driver进程（client和cluster的Driver位置是不同的），Driver进程会执行application应用程序。
2、SparkContext初始化
spark主类的代码首先是构造SparkConf，再构造SparkContext,如图：
sparkContext初始化，最重要的就是构造DAGScheduler和TaskScheduler。构建TaskScheduler之后，TaskScheduler通过它对应的一个后台进程，去负责连接master，向master申请注册application，master接收到application注册的请求之后，会使用资源调度算法，在spark集群的worker上，为这个application启动多个Executor。executor启动之后会自己反向注册到TaskScheduler，Executor全部反向注册到Driver之后，Driver会结束SparkConctext初始化，继续执行我们自己的代码。
3、构建job及其划分
Spark代码每触发一次action就会创建一个job，DAGScheduler将Job划分成由Stage组成的DAG后，就根据Stage的具体类型来生成ShuffleMapTask和ResultTask，然后使用TaskSet对其进行封装，最后调用TaskScheduler的submitTasks方法提交具体的TaskSet。TaskScheduler把taskset里的每一个task提交到executor上执行。executor每接收到一个Task，都会用TaskRunner来封装task，然后从线程池里取出一个线程，执行这个task。TaskRunner把spark代码的算子或者函数拷贝、反序列化，然后执行task。
所以，整个spark应用程序的执行，就是stage分批次作为taskset提交到executor执行，每个task针对RDD的一个partition，执行我们定义的算子和函数，以此类推，直到所有的操作执行结束。
具体的细节算法，会在后续的文章中详细解读
