讲讲自己对于ShuffleMapTask和ResultTask的区别

    简单来说两者都是Task类的子类，不同的是操作类型，前者的操作类型是MapStaus类，是在shuffle map stage生成的，后者的操作类型是数据，是在final stage生成的，多说一句，所谓的Spark基于内存存储中间数据应该就是存储MapStatus（分区的映射状态），鉴于它们都是Task类的子类，因此对Task类的核心方法----runTask方法进行简单讲述下

Shuffle map task首先生成和该任务相关的BlockObjectWriter对象，BlockObjectWriter用来将分区写入磁盘中，这就和之前提到的BlockManager的内容扯上了关系，之后根据生成的BlockObjectWriter对象得到任务的压缩大小，最后将BlockManagerId和任务的压缩大小封装在MapStatus对象中，存储MapStatus即可，该MapStatus对象又会作为其他shuffle map stage的输入，紧接着Shuffle map task会调用TaskContext类的executeOnCompleteCallbacks()函数，执行存储在onCompleteCallbacks数组缓存中的函数，这些函数就是我们应用程序中所涉及到的函数，在我们每生成一个任务的过程时，该任务的TaskContext对象就会将在这个过程中应用到的函数（我觉得这些函数就是我们应用程序中所编写的函数）添加到onCompleteCallbacks中

而ResultTask的runTask过程就相对来说比较易于理解，因为ResultTask不牵涉shuffle过程，它是一个job的最后阶段，一个job只会有一个ResultTask，在runTask()方法中首先ResultTask执行传递给finalStage的函数func（因为resultTask只会在finalStage中生成），之后ResultTask会调用TaskContext类的executeOnCompleteCallbacks()函数，其实关于ShuffleMapTask和ResultTask我的理解始终有所模糊，不过暂且理解如下，希望日后能够得到更进一步的理解

    通过上面的讲述，我认为整个stage或者任务的提交应该都是基于job的提交，只有job提交后才能进行stage的划分，任务集的提交，任务的执行，因此接下来讲讲DAGScheduler中的job提交部分，这部分结束之后才算得上是完成了整个spark的调度过程

应用程序中RDD有许多的动作函数，如collect()等，在前面RDD章节中已经介绍过了，正是由于这些动作函数，触发了job的提交，进而触发了整个调度过程，可以借助下图进行理解：

spark stage 到最后卡住了_任务集

其中：finalStage是一个Stage类的对象，它通过newStage()方法生成，是整个job过程的最后一个stage

之后的步骤就可参照上述DAGScheduler划分stage的那部分了，如此就基本上完成了整个DAGScheduler的调度过程

   在之前的章节中已经对submitStage等方法做了解释，现在稍微讲述下runLocally()方法的实现思想

runLocally()方法是在finalStage没有父stage，且允许本地运行，同时RDD只有一个分区的情况下才会调用，它生成一个线程对象(Thread)，并且重写了Thread类的run方法（即调用DAGScheduler中的runLocallyWithinThread()方法，该方法就是生成一个TaskContext类对象，之后执行触发这个job的动作函数，动作函数的参数即为刚刚生成的TaskContext类对象以及其他），之后让线程start（即允许重写的run()方法）即可

   DAGScheduler中还有其他方法，基本上就是用于处理各种事件，如任务集失败等等，这可以联想到之前讲TaskSetManager时提到过TaskSetManager用来处理各种任务集所发生的事件时就是调用DAGScheduler的相应方法，在这里就不继续讲下去了，点到为止，我主要是想搞明白DAGScheduler如何划分stage以及如何提交任务集给TaskScheduler，因此这部分就讲到这里，虽然还有很多讲得不太清楚的地方，因此希望可以通过日后的学习及运用加深理解

未完待续。。。

PS:觉得楷体不太适合博文。。换种试试。。。