（1）将我们编写的程序打成jar包
    （2）调用spark-submit脚本提交任务到集群上运行
    （3）运行sparkSubmit的main方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的实例对象，然后调用main方法，开始执行我们的代码（注意，spark程序 的driver就运行在sparksubmit进程中）
    （4）当代码运行到创建SparkContext对象时，那就开始初始化SparkContext对象了
    （5）在初始化SparkContext对象的时候，会创建两个特别的对象，分别是：DAGScheduler和TaskScheduler。
    （DAGScheduler的作用是将RDD的依赖切分成一个一个的stage，然后将stage作为taskSet提交给DriverActor）
    (6)在构建TaskScheduler的同时，会创建两个非常重要的对象，分别是DriverActor和ClientActor。
    （clientActor的作用：向master注册用户提交的任务，DriverActor的作用：接受executor的反向注册，将任务提交给executor。
    （7）当ClientActor启动后，会将用户提交的任务和相关的参数封装到ApplicationDescription对象中，然后提交给master进行任务的注册。
    （8）当master接受到clientActor提交的任务请求时，会将请求参数进行解析，并封装成Application，然后将其持久化，然后将其加入到任务队列waitingApps中
    （9）当轮到我们提交的任务运行时，就开始调用schedule()，进行任务资源的调度。
    （10）master将调度好的资源封装到launchExecutor中发送给指定的worker
    （11）worker接受到master发送来的launchExecutor时，会将其压缩并封装到ExecutorRunner中，然后调用这个对象的start()，启动Executor
    （12）Executor启动后会将DriverActor进行反向注册
    （13）driverActor会发送注册成功的消息给Executor
    （14）Executor接受到DriverActor注册成功的消息后会创建一个线程池，用于执行DriverActor发送过来的task任务
    （15）当属于这个任务的所有的Executor启动并反向注册成功后，就意味着运行这个任务的环境已经准备好了，driver会结束SparkContext对象的初始化，也就意味这new SparkContext这句代码运行完成
    （16）当初始化SparkContext成功后，driver端就会继续运行我们编写的代码，然后开始创建初始的RDD，然后进行一系列转换操作，当遇到一个action算子时，也就意味着触发了一个job
    （17）driver会将这个job提交给DAGScheduler
    （18）DAGScheduler将接受到的job，从最后一个算子向前推导，将DAG依据款依赖划分成一个一个的stage，然后将stage封装成taskSet，并将taskSet中的task提交给DriverActor。
    （19）DriverActor接受到DAGScheduler发送过来的task，会拿到一个序列化器，对task进行序列号，然后将序列好的task封装到launchTask中，然后将launchTask发送给指定的Executor
    （20）Executor接受到了DriverActor发送过来的launchTask时，会拿到一个反序列化器，对launchTask进行反序列化，封装到TaskRunner中，然后从Executor这个线程池中公获取一个线程，将反序列化好的任务中的算子作用在RDD对应的分区上