1 Task抽象类

org.apache.spark.scheduler.Task
提供的抽象方法有：

def runTask(context: TaskContext): T
def preferredLocations: Seq[TaskLocation] = Nil

Task中有一个重要的已实现方法Run，会先调用BlockManager.registerTask进行Task注册；并创建Task上下文TaskContext，将TaskContext注册到ThreadLocal中，并获取当前Task的运行线程；
会调用子类的RunTask，进行具体的Task计算。如果有任何错误，则标记为失败。在finally块中会调用MemoryStore的releaseUnrollMemoryForThisTask方法释放堆内和堆外内存，并执行memoryManager.notifyAll()唤醒等待申请内存的线程，进行新一轮的内存申请操作。
Task实现类很多，但主要需要掌握的实现类有ShuffleMapTask和ResultTask。

2 ShuffleMapTask

相当于MapReduce的Map，负责计算，并将数据根据partition函数分配到不同分区，等待下游拉取。

2.1 RunTask方法

首先通过反序列化依赖分析阶段得到的rdd和当前函数，注意最后一行调用的shuffleWriterProcessor.write，实际的调用链总结为：

ShuffleWriteProcessor.write->ShuffleManager特质.getWriter->SortShuffleManager.getWriter

当前版本的实现ShuffleManager抽象类的Writer部分只有一个子类，就是SortShuffleManager，内部的调用getWriter会根据partition数量等判断使用哪一种shuffle方式：[UnsafeShuffleWriter,BypassMergeSortShuffleWriter,SortShuffleWriter]

3 ResultTask

类似MapReduce中的Reduce部分，读取上游MapTask输出的数据，并计算得到最终结果。

3.1 RunTask方法

首先通过反序列化依赖分析阶段得到的rdd和当前函数，通过rdd.iterator方法，得到当前数据的迭代器。每个不同的rdd都会有不同的迭代器方法，通过下一节的迭代计算进行介绍。

4 迭代计算

位于org.apache.spark.rdd.RDD.scala

如果存储级别不为None，说明之前一定进行了存储，可能是磁盘/内存/堆外内存三种情况，则调用getOrCompute从存储尝试恢复。
如果存储级别为None，那么说明是初次执行，且没有进行执行结果，则调用computeOrReadCheckpoint进行计算，或者从检查点恢复（可能是由于计算中断）。

4.1 getOrCompute

先调用BlockManager的getOrElseUpdate尝试从存储体系获取RDD分区的Block，否则调用computeOrRead
Chckpoint方法。
对getOrElseUpdate中获取的结果匹配，将BlockResult的data属性或者返回的Iterator封装为InterruptibleIterator。

4.2 computeOrReadCheckpoint

线尝试从检查点获取数据，否则执行compute方法进行实际的计算。对于每一种实现了RDD抽象类的实现类，都会有不同的compute方法实现，比如：

ShuffleRDD的compute方法：

会通过ShuffleManager的getReader方法，而实现了getReader方法的只有BlockStoreShuffleReader类，之后调用其read方法，通过从上游Shuffle的结果进行数据读取，生成迭代器，迭代器最终被ResultTask进行调用，通过用户传入的方法进行迭代器的数据处理。