sparkContext创建还没完呢，紧接着前两天，我们继续探索。。作死。。。
紧接着前几天我们继续SparkContext的创建：
接下来从这里我们可以看到，spark开始加载hadoop的配置信息，第二张图中 new出来的Configuration正是hadoop的Configuration。同时，将所有sparkConf中所有以spark.hadoop.开头的属性都复制到了Hadoop的Configuration.同时又将spark.buffer.size复制为Hadoop的Configuration的配置的Io.file.buffer.size.随之加载相关jar包。再下来，我们可以看到：
我们可以看到，将所有的executor的环境变量加载于_executorMemory以及executorEnvs，后续应该在注册executor时进行调用。随之创建_taskScheduler:
那么我们深入看下createTaskScheduler的过程：
这里可以看到，它干了很多变态的事情，那么先说下，什么是TaskScheduler呢？TaskScheduler负责任务的提交，并且请求集群管理器对任务调度。TaskScheduler也可以看做任务调度的客户端。那么createTaskScheduler会根据master的配置（master match），匹配部署模式，利用反射创建yarn-cluster(本例图中为local及yarn-cluster)，随之initialize了CoarseGrainedSchedulerBackend。（以后再深入了解CoarseGrainedSchedulerBackend）
代码中可以看到，创建了TaskSchedulerImpl,它是什么呢？
它从SparkConf中读取配置信息，包括每个任务分配的CPU数，失败task重试次数（可通过spark.task.maxFailures来配置），多久推测执行一次spark.speculation.interval(当然是在spark.speculation为true的情况下生效）等等。这里还有个调度模式，调度模式分为FIFO和FAIR两种，通过修改参数spark.scheduler.mode来改变。 最终创建TaskResultGetter，它的作用是对executor中的task的执行结果进行处理。
随之，开始创建DAG。DAGScheduler主要用于在任务正式交给TaskSchedulerImpl提交之前做一些准备工作。创建job,将DAG中的RDD划分到不同的Stage,提交Stage,等等。
我们继续深入看下它的创建过程。
从这些变量中，我们可以看到，DAG是将所有jobId,stageId等信息之间的关系，以及缓存的RDD的partition位置等。比如getCacheLocs、getShuffleMapStage、getParentStagesAndId、newOrUsedShuffleStage。下来，通过applicationId注册并创建executor.
中间省略一万字（其实是没看懂），下来创建并启动ExecutorAllocationManager,它是干嘛的呢？
ExecutorAllocationManager是对所有的已分配的Executor进行管理。默认情况下不会创建ExecutorAllocationManager,可以修改属性spark.dynamicAllocation.enabled为true来创建。ExecutorAllocationManager可以设置动态分配最小Executor数量、动态分配最大Executor数量，每个Executor可以运行的Task数量等配置信息。（这个还真要试一下，没有配置过）ExecutorAllocationListener通过监听listenerBus里的事件、动态添加、删除exeuctor,通过Thread不断添加Executor,遍历Executor,将超时的Executor杀掉并移除。
