1、源码走读
（1）当Driver中的SchedulerBackend（Standalone模式为CoarseGrainedSchedulerBackend）给ExecutorBackend（Standalone模式为CoarseGrainedExecutorBackend）发送LaunchTask之后，CoarseGrainedExecutorBackend在收到LaunchTask消息后，Executor会通过TaskRunner在ThreadPool来运行具体的Task，TaskRunner内部会做一些准备工作：例如反序列化Task，然后通过网络来获取需要的文件，jar等。
CoarseGrainedExecutorBackend在收到LaunchTask消息后首先看下Executor存不存在，不存在则系统直接退出，然后反序列化我们的任务，反序列的是TaskDescription，反序列化之后就launchTask。
注意：在执行具体Task的业务逻辑前会进行4次反序列化：①TaskDescription的反序列化②Task的反序列化③RDD的反序列化④反序列化task的依赖
（2）进入到executor的launchTask方法中，在这内部有个TaskRunner
TaskRunner本身是个Runnable接口，在这个内部要运行核心肯定是run方法，在run方法里面定义一些属性：taskMemoryManager内存管理，deserializeStartTime反序列开始时间等。因为要加载具体的类所以要ClassLoaderThread.currentThread. setContextClassLoader(replClassLoader)。调用execBackend.statusUpdate(taskId, TaskState.RUNNING, EMPTY_BYTE_BUFFER)，他是ExecutorBackend的方法，ExecutorBackend通过statusUpdate方法其实是给driver发信息汇报自己状态的。有了(taskId, TaskState.RUNNING, EMPTY_BYTE_BUFFER)这些状态，告诉driver说现在任务开始运行了。在然后这个反序列化得到的tasktuple包括任务运行的文件，jars，Bytes等等都会被反序列过来
进入到updateDependencies方法中。这里下载我们task运行需要的所有依赖文件，获得hadoop的Configuration。这里下载文件用了synchronized关键字，因为我们每一个taskrunner运行在线程中，这个方法会被多个线程调用，方法在全局中，所以需要加锁。下载文件，所有的依赖都有之后就反序列化任务即task本身。
回到run方法中，接下来判断任务是否被killed
判断任务是否被killed
再然后，调用反序列化后的task.run获得执行结果
task.run调用的时候转过来会调用runTask方法，runTask是task里面的抽象方法，task主要有两种类型：ShuffleMapTask和ResultTask。
①下面的ShuffleMapTask的runTask，实际内部执行的时候会通过调用rdd的iterator针对我们Partition进行计算。我们的ShuffleMapTask在计算具体的Partition之后会通过ShuffleManager获得ShuffleWrite把当前task计算的结果根据具体的ShuffleManager的实现来写入到具体的文件，操作完成后会把MapStatus发送给DAGScheduler。把MapStatus向DAGScheduler里面的MapOutputTracker汇报。
在rdd的iterator方法中，ShuffleMapTask先看一下cache memory中有没有曾经的数据
最终计算的时候就是调用这个rdd的compute，这里有个TaskContext类型的参数这里面维持了很多上下文信息
看个具体的RDD的compute实现，任何的RDD的compute返回的都是Iterator
这个f是个函数一般是自己写的，对他分配处理的业务逻辑，因为有些RDD是系统自动生成的所以可能是系统调用的逻辑。这个就是自己写的业务逻辑了，只不过一个Stage从后往前推他会把所有的RDD合并最后变成一个，函数链条也会展开成一个很大的函数
回到runtask中，这个writer要看不同的Shuffle
②ResultTask是根据前面Stage的执行结果进行Shuffle产生整个job最后的结果。这个是ResultTask，在反序列化RDD的时候直接去调func。
（3）回到run方法中，这个序列化的value是前面task.run获得的执行结果，之所以记录这么多时间是为了在web控制台可以看到这些信息
（4）在Executor的run方法的task执行完之后会调用CoarseGrainedExecutorBackend的statusUpdate。其实就是给我们的driver发一个信息。
（5）CoarseGrainedSchedulerBackend收到statusUpdate消息后，它会调用Scheduler.statusUpdate，会释放相关的资源，如果没有什么问题的话空闲资源中就加上曾经想消耗的东西，再次进行资源调度。
（6）回到launchtask方法中，把他交给runningTasks这样一个数据结构中，放入taskid以及业务逻辑，然后交给ThreadPool。
2、总结
（1）CoarseGrainedExecutorBackend在收到 CoarseGrainedSchedulerBackend发送的LaunchTask消息后反序列化TaskDescription
（2）通过executor的launchTask方法中执行Task，在launchTask内部会创建TaskRunner，在TaskRunner内部会做一些准备工作，如反序列化task，task依赖，获取jar等
（3）TaskRunner在ThreadPool具体运行Task；
（4）TaskRunner中会调用反序列化的Task.run方法执行并获得执行结果。在调用run方法的时候会调用Task的抽象方法runTask。在runTask内部会调用RDD的iterator()方法，在处理的内部会迭代Partition的元素并给我们自定义函数进行处理。对于ShuffleMapTask，首先要对RDD以及其依赖关系进行反序列化，最终会调用RDD的compute方法
（5）把执行结果序列化，并根据大小判断不同的姐夫哦传回给Driver的方式
（6）CoarseGrainedExecutorBackend给DriverEndPoint发送StatusUpdate传输执行结果，DriverEndPoint把执行结果传给TaskSchedulerImpl处理然后交给TaskResultGetter内部通过线程去分别处理Task执行成功和失败的不同情况，然后返回DAGScheduler任务处理结束的状况。
