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 Application 提交过程，按照如下步骤分析：

1. submit Driver     Spark 源码学习 - 应用提交-1 Submit Driver
2. launch Driver     Spark 源码学习 - 应用提交-2 Launch Driver
3. registerApplication
   
4. launch Executor 
   
5. start CoarseGrainedExecutorBackend 
   
6. create Executor && register Executor 
   
7. Driver send Task 
   
8. Executor sendback Result 

概要

主要介绍Standalone部署模式下，从命令行执行spark-submit命令提交任务开始，到最后计算结果返回driver的完整过程，主要涉及到spark-core中deploy、executor和scheduler部分，但DAGScheduler相关的部分涉及到内容较多，留作后面详细分析。

Spark Doc中的介绍

Spark官方文档中，Cluster Mode Overview部分对执行的流程做了简要的介绍，如下 

上图涉及到的概念spark文档中给出了解释，后续的分析会从代码层面有更直观的介绍，从上图能够得出Spark执行的大致过程，如下

1. Driver程序(即用户编写的Spark程序)初始化SparkContext对象。
2. SparkContext对象初始化过程中，连接集群资源管理器Cluster Manager，申请资源，注册APP信息。
3. CM根据Driver申请的资源，在Worker上创建Executor。
4. 创建好的Executor将其自身信息发送给Driver。
5. Driver将用户编写的代码转为Task，发送给相应到Executor，进行计算。
6. Executor计算结果返回给Driver，最后Executor的关闭及APP信息的修改等。

下图描述了Driver提交task的流程，详细流程中的Spark 任务调度之Driver send Task 会大致介绍这部分，后续会详解DAGScheduler的作用。 

结合上面两幅图，对任务的提交和调度有了初步的认识。

详细流程

以上面两幅图为基础，接下来结合源码详细介绍Standalone部署模式下，deploy-mode为cluster的任务调度流程，完整流程如下，将整个流程大致分为了八部分，如下图中小标，并对每个部分详细介绍