Spark的api运算函数分为两大类，Transformation和Action：Transformations是lazy evaluation的，调用他们只会被记录而不会被真正执行，只有遇到Actions，之前的Transformations才会被依次执行，这样的Delay Scheduling，Spark可以看到完整的计算流程图（以DAG有向无环图的形式表示），从而做更多的优化，Actions会返回结果给Driver或者保存结果到external storages。Spark的基本工作流程是，用户提交程序给cluster，用户的main函数会在Driver上面运行，根据用户的程序Spark会产生很多的Jobs，原则是遇到一个Action就产生一个Job，以DAG图的方式记录RDD之间的依赖关系，每一个Job又会根据这些依赖关系被DAGScheduler分成不同的Stages，每一个Stage是一个TaskSet，以TaskSet为单位，TaskScheduler通过Cluster Manager一批一批地调度到不同node上运行，同一个TaskSet里面的Task都做同样的运算，一个Partition对应一个Task。