SparkContext内部执行的时序图的流程是什么？

1.SparkSubmit在main()方法中执行，然后根据提交的类型调用相应的方法，这里是”Submit”，调用submit()方法，submit()里面进行一些判断后，

使用反射Class.forName(childMainClass, true, loader)，然后调用invoke()方法来调用程序员自己写的类，我们这里是WordCount。

2.在WordCount类中，main()方法里有调用SparkContext，SparkContext构造器使用createSparkEnv()方法，

这个方法使用SparkEnv.createDriverEnv(conf, isLocal, listenerBus)方法创建SparkEnv对象；

在SparkEnv类，调用create()方法来进行创建SparkEnv，在这个方法内部，有一个

AkkaUtils.createActorSystem(actorSystemName, hostname, port, conf, securityManager)的调用过程，

主要用来产生Akka中的ActorSystem以及得到绑定的端口号。

3.在创建SparkEnv对象后，SparkContext构造器使用代码SparkContext.createTaskScheduler(this, master)创建TaskScheduler对象，

这里根据实际的提交模式来进行创建TaskScheduler对象，提交模式有:local、Mesos、Zookeeper、Simr、Spark，

这里模们主要分析Spark集群下的模式；然后还需要创建一个SparkDeploySchedulerBackend对象；

在创建TaskScheduler对象调用initialize()方法，这里选择调度模式，主要有两种模式，FIFO和FAIR，默认的调度模式；

最后调用taskScheduler的start()方法，里面主要调用SparkDeploySchedulerBackend对象的start()方法，

首先调用父类的start()方法产生一个用于和Executor通信的DriverActor对象，然后里面主要创建一个AppClient对象内部有ClientActor类对象，

用于Driver和Master进行RPC通信。