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1.DAGScheduler 以 Shuffle 为边界，将开发者设计的计算图 DAG 拆分为多个执行阶段 Stages，然后为每个 Stage 创建任务集 TaskSet。
2.SchedulerBackend 通过与 Executors 中的 ExecutorBackend 的交互来实时地获取集群中可用的计算资源，并将这些信息记录到 ExecutorDataMap 数据结构。
3.与此同时，SchedulerBackend 根据 ExecutorDataMap 中可用资源创建 WorkerOffer，以 WorkerOffer 为粒度提供计算资源。
4.对于给定 WorkerOffer，TaskScheduler 结合 TaskSet 中任务的本地性倾向，按照 PROCESS_LOCAL、NODE_LOCAL、RACK_LOCAL 和 ANY 的顺序，依次对 TaskSet 中的任务进行遍历，优先调度本地性倾向要求苛刻的 Task。
5.被选中的 Task 由 TaskScheduler 传递给 SchedulerBackend，再由 SchedulerBackend 分发到 Executors 中的 ExecutorBackend。Executors 接收到 Task 之后，即调用本地线程池来执行分布式任务。