stage切分后，就会创立一个Job，所以在一个Application中，如果有多个action算子，那就有多少个Job，每个Job依据shuffle依赖，切分成多个stage。最初生成的这个job会把援用给finalStage，也就是上篇的stage4里。Job生成后，就开始提交stage，咱们以stage切分的流程往下讲。次要是先找到未提交的stage，而后依据stage的分区数生成对应的task个数，封装到TaskSet进行提交。

这个流程和切分有点相似，都是从左边往左边寻找。

stage4

首先拿到的是最左边的stage4，会把stage4.rddz(这里就是RDD11)压入waitingForVisit栈中，这个waitingForVisit栈就是寄存窄依赖的，而后通过窄依赖的依赖去查找shuffle依赖。此外还有两个数据结构，missing汇合，用来寄存未提交的stage，visited汇合，用来寄存曾经遍历过的RDD。

此时waitingForVisit栈中曾经有RDD，就会把RDD[11]拿进去，RDD[11]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[11]的依赖RDD[10]是窄依赖，所以RDD[10]就会压入waitingForVisit栈中。

waitingForVisit栈发现还有RDD，就会把RDD[10]拿进去，RDD[10]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[10]的依赖RDD[9]是窄依赖，所以RDD[9]就会压入waitingForVisit栈中。

waitingForVisit栈发现还有RDD，就会把RDD[9]拿进去，RDD[9]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[9]的依赖RDD[4]、RDD[8]是shuffle依赖，所以stage3、state0会放入missing汇合。

waitingForVisit栈曾经为空了，missing汇合不为空，所以持续从stage3、state0持续下面stage4的操作。

stage0

stage0的rdd，即RDD8压入waitingForVisit栈中。

此时waitingForVisit栈中曾经有RDD，就会把RDD[8]拿进去，RDD[8]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[8]的依赖RDD[6]、RDD[7]是窄依赖，所以RDD[6]、RDD[7]就会压入waitingForVisit栈中。

waitingForVisit栈发现还有RDD，就会把RDD[7]拿进去，RDD[7]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[7]没有任何依赖，于是不做解决。

waitingForVisit栈发现还有RDD，就会把RDD[6]拿进去，RDD[6]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[6]的依赖RDD[5]是窄依赖，所以RDD[5]就会压入waitingForVisit栈中。

waitingForVisit栈发现还有RDD，就会把RDD[5]拿进去，RDD[5]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[5]没有任何依赖，于是不做解决。

waitingForVisit栈曾经为空了，这次RDD[8]并没有任何shuffle依赖，于是开始创立TaskSet。
stage0的分区数是4，所以会把数据存入4个Task，stage0是ShuffleMapStage，所以这个Task就是ShuffleMapTask，最初把Task汇合封装在TaskSet中，交给TaskSchedulerImpl解决。

stage3

stage0解决完后，就开始解决stage3，把RDD4压入waitingForVisit栈中。

此时waitingForVisit栈中曾经有RDD，就会把RDD[4]拿进去，RDD[4]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[8]的依赖RDD[3]是窄依赖，所以RDD[3]就会压入waitingForVisit栈中。

waitingForVisit栈发现还有RDD，就会把RDD[3]拿进去，RDD[3]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[3]的依赖RDD[2]是窄依赖，所以RDD[2]就会压入waitingForVisit栈中。

waitingForVisit栈发现还有RDD，就会把RDD[2]拿进去，RDD[2]是没有遍历过的，所以会放入visited汇合，另外RDD[2]的依赖RDD[1]、RDD[0]是shuffle依赖，所以stage1、state2会放入missing汇合。

waitingForVisit栈曾经为空了，并且stage1、state2并没有任何shuffle依赖，于是开始创立TaskSet。
stage1、state2的分区数是2，所以会把数据存入2个Task，stage1、state2是ShuffleMapStage，所以这两个stage的Task都是ShuffleMapTask，最初把Task汇合封装在TaskSet中，交给TaskSchedulerImpl解决。
此时最右边的三个stage都曾经封装好TaskSet，TaskSet的提交工作完结。