经过前面文章的SparkContext、DAGScheduler、TaskScheduler分析，再从总体上了解Spark Job的调度流程
1、SparkContext将job的RDD DAG图提交给DAGScheduler；
2、DAGScheduler将job分解成Stage DAG，将每个Stage的Task封装成TaskSet提交给TaskScheduler；窄依赖以pipeline方式执行，效率高；
3、TaskScheduler将TaskSet中的一个个Task提交到集群中去运行；推测任务执行；遇到shuffle丢失的汇报给DAGScheduler，让DAGScheduler重新提交Stage；
4、存储和处理block是由blockmanager来处理的（后续文章描述）；
