接着上一篇，我们接着来分析下一个非常重要的组建DAGScheduler的运行原理是怎么实现的；通过之前对Spark的分析讲解，我们的Spark作业是在遇到一个action算子以后并以此为界限，划分出一个Job出来，也就是在这个时候，Spark作业向集群提交一个Job任务；下面我们看看源码是如何实现的；
通过在任何一个action操作的算子中追踪发现，最终提交一个Job是调用了SparkContext的runJob方法实现的，在该方法中通过dagSchedualer.runJob()正式向集群提交一个Job任务，接下来重点来了，我们来看看DAGScheduler是如何对一个Job进行stage划分的；
这里通过eventProcessLoop对象将Job进行提交，下面我们看看在eventProcessLoop中具体发生了什么；
1.首先，创建出与partition数量相等的task；
2.由触发Job提交的那个RDD算子作为作为起点，创建第一个stage并命名为finalStage；
3.对于if条件成立的内容，是针对于本地模式运行的，我们主要来分析一下集群模式下的工作模式，在else逻辑中，我们可以看到调用了submitStage的方法，该方法就是实现stage划分的重要实现；
1.在该方法中我们调用了getMissingParentStages()方法，并将其RDD压入一个栈中；
2.在这个方法中，首先弹栈获得栈顶的RDD，并使用循环反复调用当前RDD所依赖的父RDD，并判断其父RDD是宽依赖还是窄依赖；
3.如果是宽依赖，则创建一个新的stage，并将其加入到missingStage缓存中；如果是窄依赖的话，则将当前的RDD在压入栈中；
4.如此往复，直到一个stage遍历完成；
5.运行完以上动作之后，接着使用递归操作，重复调用submitStage()方法，直到没有父Stage的时候，即方法返回结果为Nil的时候，开始调用submitMissingTask将一个stage（即一个Taskset）提交给TaskScheduler去；
总结：至此，我们的DAGScheduler的stage划分算法基本上就介绍完了，下篇文章我们来接着介绍当一个Taskset被提交给TaskScheduler后，TaskScheduler是如何对一个Taskset集合中的每个Task进行合理分配的，即我们的Task分配算法是如何实现的，欢迎关注。
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