Spark 应用程序在提交执行后，控制台会打印很多日志信息，这些信息看起来是杂乱无章的，但是却在一定程度上体现了一个被提交的 Spark job 在集群中是如何被调度执行的，这里将会向大家介绍一个典型的 Spark job 是如何被调度执行的。
我们先来了解以下几个概念：
DAG: 即 Directed Acyclic Graph，有向无环图，这是一个图论中的概念。如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图。
Job：我们知道，Spark 的计算操作是 lazy 执行的，只有当碰到一个动作 (Action) 算子时才会触发真正的计算。一个 Job 就是由动作算子而产生包含一个或多个 Stage 的计算作业。
Stage：Job 被确定后,Spark 的调度器 (DAGScheduler) 会根据该计算作业的计算步骤把作业划分成一个或者多个 Stage。Stage 又分为 ShuffleMapStage 和 ResultStage，前者以 shuffle 为输出边界，后者会直接输出结果，其边界可以是获取外部数据，也可以是以一个 ShuffleMapStage 的输出为边界。每一个 Stage 将包含一个 TaskSet。
TaskSet： 代表一组相关联的没有 shuffle 依赖关系的任务组成任务集。一组任务会被一起提交到更加底层的 TaskScheduler。
Task：代表单个数据分区上的最小处理单元。分为 ShuffleMapTask 和 ResultTask。ShuffleMapTask 执行任务并把任务的输出划分到 (基于 task 的对应的数据分区) 多个 bucket(ArrayBuffer) 中,ResultTask 执行任务并把任务的输出发送给驱动程序。
Spark 的作业任务调度是复杂的，需要结合源码来进行较为详尽的分析，但是这已经超过本文的范围。
