Job由saveAsTextFile触发，该Job由RDD-3和saveAsTextFile方法组成，根据RDD之间的依赖关系从RDD-3开始回溯搜索，直到没有依赖的RDD-0，在回溯搜索过程中，RDD-3依赖RDD-2，并且是宽依赖，所以在RDD-2和RDD-3之间划分Stage，RDD-3被划到最后一个Stage，即ResultStage中，RDD-2依赖RDD-1，RDD-1依赖RDD-0，这些依赖都是窄依赖，所以将RDD-0、RDD-1和RDD-2划分到同一个 Stage，即 ShuffleMapStage中，实际执行的时候，数据记录会一气呵成地执行RDD-0到RDD-2的转化。不难看出，其本质上是一个深度优先搜索算法。一个Stage是否被提交，需要判断它的父Stage是否执行，只有在父Stage执行完毕才能提交当前Stage，如果一个Stage没有父Stage，那么从该Stage开始提交。Stage提交时会将Task信息（分区信息以及方法等）序列化并被打包成TaskSet 交给TaskScheduler，一个Partition对应一个Task，另一方面TaskScheduler会监控Stage的运行状态，只有Executor丢失或者Task由于Fetch失败才需要重新提交失败的Stage以调度运行失败的任务，其他类型的Task失败会在TaskScheduler的调度过程中重试。相对来说DAGScheduler做的事情较为简单，仅仅是在Stage层面上划分DAG，提交Stage并监控相关状态信息。TaskScheduler则相对较为复杂，下面详细阐述其细节。
Spark Task级调度
Spark Task的调度是由TaskScheduler来完成，DAGScheduler将Stage打包到TaskSet交给TaskScheduler，TaskScheduler会将TaskSet封装为TaskSetManager加入到调度队列中，TaskSetManager结构如下图所示。
TaskSetManager负责监控管理同一个Stage中的Tasks，TaskScheduler就是以TaskSetManager为单元来调度任务。
TaskScheduler初始化后会启动SchedulerBackend，它负责跟外界打交道，接收Executor的注册信息，并维护Executor的状态，所以说SchedulerBackend是管“粮食”的，同时它在启动后会定期地去“询问”TaskScheduler有没有任务要运行，也就是说，它会定期地“问”TaskScheduler“我有这么余量，你要不要啊”，TaskScheduler在SchedulerBackend“问 ”它的时候，会从调度队列中按照指定的调度策略选择TaskSetManager去调度运行，大致方法调用流程如下图所示：
将TaskSetManager加入rootPool调度池中之后，调用SchedulerBackend的riviveOffers方法给driverEndpoint发送ReviveOffer消息；driverEndpoint收到ReviveOffer消息后调用makeOffers方法，过滤出活跃状态的Executor（这些Executor都是任务启动时反向注册到Driver的Executor），然后将Executor封装成WorkerOffer对象；准备好计算资源（WorkerOffer）后，taskScheduler基于这些资源调用resourceOffer在Executor上分配task。
六、调度策略前面讲到，TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里，然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行。这个调度过程实际上还是比较粗粒度的，是面向TaskSetManager的。调度队列的层次结构如下图所示：
TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列，树中的节点类型为Schdulable，叶子节点为TaskSetManager，非叶子节点为Pool，下图是它们之间的继承关系。
TaskScheduler支持两种调度策略，一种是FIFO，也是默认的调度策略，另一种是FAIR。在TaskScheduler初始化过程中会实例化rootPool，表示树的根节点，是Pool类型。
1、FIFO调度策略
FIFO调度策略执行步骤如下：
1)对s1和s2两个Schedulable的优先级（Schedulable类的一个属性，记为priority，值越小，优先级越高）；
2)如果两个Schedulable的优先级相同，则对s1，s2所属的Stage的身份进行标识进行比较（Schedulable类的一个属性，记为priority，值越小，优先级越高）；
3)如果比较的结果小于0，则优先调度s1，否则优先调度s2。
2、FAIR 调度策略
FAIR 调度策略的树结构如下图所示：
FAIR模式中有一个rootPool和多个子Pool，各个子Pool中存储着所有待分配的TaskSetMagager。