Spark在执行Action算子时，Spark会根据Action操作之前一系列Transform操作的关联关系生成一个DAG，在后续的操作中对DAG进行Stage划分，生成Task并最终运行。整个过程分为如下三步

1. DAGScheduler对每个Application进行分析，根据各RDD之间的依赖关系划分stage
2. DAGScheduler根据划分的每个Stage生成一组Task，将TaskSet提交到TaskScheduler
3. TaskScheduler启动Executor进行计算

在这一过程最重要的三个类是

1. org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler
2. org.apache.spark.scheduler.SchedulerBackend(为Task分配计算资源)
3. org.apache.spark.scheduler.TaskScheduler

将在本篇以及接下来的几篇文章介绍这三个类的协作过程

1.DAGScheduler数据结构

2.Job提交

一个Job实际上是从RDD调用一个Action操作开始的，该Action操作最终会进入到org.apache.spark.SparkContext.runJob()方法中，在SparkContext中有多个重载的runJob方法，最终入口是下面这个：

可以看到在这个方法的末尾调用了DAGScheduler.runJob()方法

在该方法中利用submitJob得到一个JobWaiter实例监听Job的执行情况，如果job成功则输出成功日志否则抛出异常

DAGScheduler的submitJob方法首先检查rdd的分区信息，确保rdd分区信息的正确，利用eventProcessLoop对象发送信息，eventProcessLoop对象父类EventLoop的post方法将该提交的job加入到事件队列中，在EventLoop中利用如下数据结构

private val eventQueue: BlockingQueue[E] = new LinkedBlockingDeque[E]()

存储事件，可以看到该队列没有设置队列大小，所以要确保队列及时消费避免OOM。在EventLoop类中同时会启动一个线程
来处理提交上来的Job事件，这是一个典型的生产者消费者模式

在该线程中是使用子类的onReceive方法处理事件，而在onReceive方法调用了doOnReceive方法处理事件