- 比如count()函数，返回RDD中数据的元素个数；saveAsTextFile(path)，将RDD数据存储到path路径下。Spark的DAGScheduler在遇到shuffle的时候，会生成一个计算阶段，在遇到action函数的时候，会生成一个作业（job）
RDD里面的每个数据分片，Spark都会创建一个计算任务去处理，所以一个计算阶段含多个计算任务（task）。
两条粗黑线之间是一个作业，两条细线之间是一个计算阶段。一个作业至少包含一个计算阶段。水平方向红色的线是任务，每个阶段由很多个任务组成，这些任务组成一个任务集合。
DAGScheduler根据代码生成DAG图后，Spark任务调度就以任务为单位进行分配，将任务分配到分布式集群的不同机器上执行。
用于DAG的分布式计算。Cluster Manager收到请求后，将Driver的主机地址等信息通知给集群的所有计算节点Worker。Worker收到信息后，根据Driver的主机地址，跟Driver通信并注册，然后根据自己的空闲资源向Driver通报自己可以领用的任务数。Driver根据DAG图开始向注册的Worker分配任务。
