spark程序使用spark-submit方式提交，如果是standalone集群的话，会在提交任务的节点启动一个driver进程；
dirver进程启动以后，首先是构建sparkcontext，sparkcontext主要包含两部分：DAGScheduler和TaskScheduler
TaskScheduler会寻找Master节点，Master节点接收到Application的注册请求后，通过资源调度算法，在自己的集群的worker上启动Executor进程；启动的executor也会反向注册到TaskScheduler上
Executor进程内部会维护一个线程池，Executor每接收到一个task，都会用TaskRunner封装task，然后从线程池中取出一个线程去执行taskTaskRunner主要包含两种task：ShuffleMapTask和ResultTask，除了最后一个stage是ResultTask外，其他的stage都是ShuffleMapTaskExecutor注册到TaskScheduler后，driver进程会对程序进行划分，划分成一个或者多个action；每个action就是一个job；DAGScheduler通过stage划分算法对job进行划分；每个stage创建一个taskset；然后DAGScheduler将taskset提交给TaskScheduler去执行；