4、Master收到任务信息后，将任务信息存到内存中，同时放到队列中（waitingApp）
5、任务信息开始执行后，调用schedule方法，进行资源的调度。
6、将调度好的资源封装到LaunchExecutor并发送给对应的worker。
7、worker接收到master发送来的任务调度信息（LaunchExecutor），将信息封装
成一个ExecutorRunner对象。
8、封装成ExecutorRunner后，调用ExecutorRunner的·start方法，开始启动GoarseGrainedExecutorBackend对象
9、Executor启动后DriverActor进行反向注册。
10、与DriverActor注册成功后，创建一个线程池（TreadPool）用来执行任务
11、当所有的Executor注册完成后，意味着作业环境准备好了，Driver端会结束与
sparkContext对象的初始化。
12、当Driver初始化完成后（创建一个sc实例）会继续执行我们自己提交的App
代码，当触发了action算子时就会触发一个job，这时就会调用DAGScheduler对象
进行Stage划分。
13、DagScheduler开始进行stage划分。
14、将划分好的stage按照分区生成一个一个的task，并且封装到TaskSet对象中
然后TaskSet提交到TaskScheduler
15、TaskScheduler按照提交过来的TaskSet，拿到一个序列化器，将TaskSet序列化
，将序列化好的Task封装到LaunchExecutor并且提交到DriverActor。
16、DriverActor把LauchExcutor发送到Excutro上。
17、Executor接收到DriverActor发送过来的任务（LaunchExecutro），会将其封装成为
TaskRunner，然后从线程池中获取线程来执行TaskRunner。
18、TaskRunner拿到反序列化器，反序列Taskset，然后执行App代码，也就是对
RDD分区上执行的算子和自定义函数。
ClientActor：负责和Master通信，向Master注册任务信息
DriverActor：负责和Executor进行通信，接收到 Executor反向注册和把任务发送到Executer。
閱讀更多 米皮946 的文章
