在整个spark任务的编写、提交、执行分三个部分：
① 编写程序和提交任务到集群中
②sparkContext的初始化
③触发action算子中的runJob方法，执行任务

(1)编程程序并提交到集群：

①编程spark程序的代码
②打成jar包到集群中运行
③使用spark-submit命令提交任务
在提交任务时，需要指定 --class 程序的入口（有main方法的类），
1） spark-submit --class xxx
2） ${SPARK_HOME}/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit $@
3） org.apache.spark.launcher.Main
submit(appArgs, uninitLog)
doRunMain()
runMain(childArgs, childClasspath, sparkConf, childMainClass, args.verbose)
childMainClass：…./.WordCount （自己编写的代码的主类）
mainClass = Utils.classForName(childMainClass)
val app: SparkApplication = if() {} else {new JavaMainApplication(mainClass)}
app.start(childArgs.toArray, sparkConf) // 通过反射调用mainClass执行
// 到此为止，相当于调用了我们的自己编写的任务类的main方法执行了。！！！
val mainMethod = klass.getMethod("main", new ArrayString.getClass)
mainMethod.invoke(null, args)
④开始执行自己编写的代码

(2)初始化sparkContext：

当自己编写的程序运行到：new SparkContext()时，就开始了精妙而细致的sparkContext的初始化。
sparkContext的相关介绍：sparkContext是用户通往spark集群的唯一入口，可以用来在spark集群中创建RDD、累加器和广播变量。sparkContext也是整个spark应用程序的一个至关重要的对象，是整个应用程序运行调度的核心（不是资源调度的核心）。在初始化sparkContext时，同时的会初始化DAGScheduler、TaskScheduler和SchedulerBackend，这些至关重要的对象。

奈斯