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
乙個shufflemaptask會將乙個rdd的元素，切分為多個bucket，基於乙個在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是最後乙個task因此它的方法內容比較簡單
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