1.调用SparkSubmit类 执行submit方法 -->doRunmain--> RunMain-->通过反射机制创建我们的主类对象--》再拿到主类的main方法--》执行主类的main方法

2.开始构造sparkConf对象和sparkContext对象 作为提交任务的入口类，在sparkContext入口类里会做三件事，

创建了SparkEnv对象（创建了ActorSystem对象），

创建了DAGSchedular(进行Stage划分)

以及taskSchedular（用来生成和发送task的），

TaskSchedular 有两个Actor

ClientActor 负责和Master通信 作用向Master注册应用

DriverActor 负责和Executor通信 作用用来接收executor反向注册和把任务提交到executor

3、ClientActor将我们提交任务的参数封装到ApplicationDescription 对象里提交到Master上、

4、Master 接收到ClientActor提交的任务信息先存放到内存中，然后放到任务队列中（waitingApps变量）

5、当开始执行这个任务信息时，调用Scheduler方法进行资源的调度（资源改变的时候都调度）

6、将调度好的资源分装成LaunchExecutor 并且发送给对应的Worker

7、worker接收到Master发送的调度信息 LaunchExecutor,会将信息封装成ExecutorRunner

8、封装成ExecutorRunner后，调用ExecutorRunner.start()方法启动 CoraseGraindExecutorBankend对象 他就是Executor

作用：执行DriverActor发送过来的任务

9、Executor启动后向DriverActor进行注册

10、注册完成后创建一个线程池（ThreadPool）

11、当所有的Executor注册完成后 意味着运行我们作业的环境 已经准备好了，Driver会结束SparkContext对象的初始化

任务调度：

12、当Driver初始化完成后（创建了一个SC实例），会继续执行我们编写的代码，当触发了Action的RDD算子时，就意味着出拉分了一个job，此事就会调用一个DAGScheduler进行Stage的划分

13、DAGScheduler开始进行Stage划分

14、将划分好的Stage按照分区数生成一个一个的task封装到taskSet对象，然后TaskSet提交该TaskScheduler

15、TaskScheduler接收到提交过来的TaskSet时，会拿到一个序列化器,对TaskSet进行序列化，

之后将序列化好的TaskSet封装成LaunchExecutor

16、发送LanchExecutor到Executor上执行任务

17、Executor接收到DriverActor发送过来的LaunchExecutor时，会将其封装成TaskRunner,然后从线程池中获取线程并执行TaskRunner

TaskRunner

18、TaskRunner拿到反序列化器，反序列化TaskSet，然后执行我们编写的代码，也就是对RDD分区上的数据进行 map filter sortBy