从计算的角度来讲，数据处理过程中需要计算资源（内存 & CPU）和计算模型（逻辑）。执行时，需要将计算资源和计算模型进行协调和整合。

流程概括：
①准备资源
②创建Driver和Executor节点
②然后将应用程序的数据处理逻辑分解成一个一个的计算任务task。
③然后将任务task发到【已经分配资源】的计算节点executor上, 按照指定的计算模型进行数据计算。最后得到计算结果

1. 启动 Yarn 集群环境（准备资源）

2. Spark 通过申请资源创建调度节点Driver和计算节点Executor

Driver和Executor都是运行在NodeManager上面的 ！
ResourceManager是用于管理的，所以真正运行任务的是NodeManager

3. Spark 框架根据需求将计算逻辑根据分区划分成不同的task任务

Driver用于在Executor节点之间调度task任务
多个RDD会组合形成关联，再分解为多个Task任务，并放到TaskPool任务池中（因为需要调度task任务）

4. 调度节点Driver将任务根据计算节点状态发送到对应的计算节点进行计算

（ Executor 通过自身块管理器为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式Cache存储 ）

调度节点Driver会将Task从任务池中取出，然后根据节点状态、首选位置来发送到不同的Executor进行计算
从以上流程可以看出 RDD 在整个流程中主要用于将逻辑进行封装，并生成 Task 发送给Executor 节点执行计算