在Executor類中的TaskRunner是執行Task的入口

進入updateDependencies（）函式

進入Task類中的run（）方法

在上面的Task的run方法中，呼叫了抽象方法，runTask（），那就意味著關鍵的操作都要依賴於子類的實現，Task的子類ShuffleMapTask，ResultTask，要執行它們的runTask，才能執行我們自定義的運算元和邏輯

接下來是先進入ShuffleMapTask類進行分析

一個ShuffleMapTask會將一個RDD的元素，切分為多個bucket，基於一個在ShuffleDependency中指定的partitioner，預設就是HashPartitioner

①首先呼叫了rdd的iterator（）方法，並且傳入了，當前task要處理哪個partition，所以核心的邏輯就在rdd的iterator（）方法中，在這裡，就實現了針對rdd的某個partition，執行我們自己定義的運算元或者函式，執行結束返回的資料都是通過ShuffleWriter，經過HashPartitioner進行分割槽之後，寫入自己對應的分割槽bucket

②返回結果MapStatus，MapStatus裡面封裝了ShuffleMapTask計算後的資料，其實就是BlockManager相關資訊，BlockManager，是spark底層的記憶體、資料、磁碟資料管理的元件

進入RDD類的iterator（）方法

進入computeOrReadCheckpoint（）方法

進入compute（）方法

到這裡對ShuffleMapTask類進行分析已經結束了

接下來是繼續對第一張圖中的statusUpdate（）方法剖析，進入CorassGrianeExecuBackend的statusUpdate（）方法

緊接著進入scheduler的statusUpdate（）方法

最後對ResultTask的runTask進行剖析，因為ResultTask是最後一個Task因此它的方法內容比較簡單