这是Spark官方给的图，大致意思就是：
四个步骤
1.构建DAG（有向无环图）（调用RDD上的方法）
2.DAGScheduler将DAG切分Stage（切分的依据是Shuffle），将Stage中生成的Task以TaskSet的形式给TaskScheduler
3.TaskScheduler调度Task（根据资源情况将Task调度到相应的Executor中）
4.Executor接收Task，然后将Task丢入到线程池中执行
DAG 有向无环图（数据执行过程，有方法，无闭环）
虽然是程序的起点和终点都是hdfs，但是不是同一个文件，如果图中的out文件存在的话就会报错。
DAG描述多个RDD的转换过程，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算（数据被操作的一个过程）
DAG是有边界的：开始（通过SparkContext创建的RDD），结束（触发Action，调用run Job就是一个完整的DAG）
一个RDD只是描述了数据计算过程中的一个环节，而DAG由一到多个RDD组成，描述了数据计算过程中的所有环节（过程）
一个Spark Application中是有多少个DAG：一到多个（取决于触发了多少次Action）
为什么要切分Stage？
一个复杂的业务逻辑（将多台机器上具有相同属性的数据聚合到一台机器上：shuffle）
如果有shuffle，那么就意味着前面阶段产生的结果后，才能执行下一个阶段，下一个阶段的计算要依赖上一个阶段的数据。
在同一个Stage中，会有多个算子，可以合并在一起，我们称其为pipeline（流水线：严格按照流程、顺序执行）
Spark运行时，首先启动一个客户端（Driver）,也可以时spark-shell客户端
spark-submit --master spark://hadoop-master:7077 --executor-memory 4g --total-executor-cores 121，客户端和Master建立链接并且申请资源，每个executor需要4g内存，总共需要12核
2，master进行资源调度（节点向master注册的时候，会将自己的资源情况一并提交给master）
3，master和worker进行RPC通信，启动executor
4，启动各个worker节点上的executor
5，executor和Driver端进行通信
6，RDD触发Action后，会根据最后这个RDD往前推断依赖关系（宽依赖或者窄依赖），遇到Shuffle就切分Stage，会递归切分，递归的出口是RDD没有父RDD
7，DAGScheduler切分完Stage后，会进行提交Stage，先提交前面的Stage，前面的Stage执行完之后再提交后面的Stage，每一个stage都会产生很多业务逻辑相同的Task，然后以TaskSet的形式将task传递给TaskScheduler，然后TaskScheduler将Task进行序列化，根据资源情况，将task发送给Executor
8，将Driver端产生的task发送给executor
9，executor在接收到task之后，先将task进行反序列化，然后将task用一个实现了runnable接口的实现类包装起来，然后将该包装类丢入线程池，包装类实现的run方法就会被执行，进而调用task的计算逻辑。
以上就是Spark的执行流程。
