Spark 0.1是spark开源的第一个版本，本文主要从组成类、如何触发执行、如何具体执行这几个方面进行分析。
主要组成类：
1.RDD，其中RDD主要包含两种类型的函数，一种供用户使用的算子，如map、reduce等；一种是任务真正执行时需要的函数，如split、iterator等；
2.Scheduler，调度器用来提交、终止生成的task任务；
3.Task，具体任务的执行逻辑被封装到一个线程中，提交给Executor执行；
执行过程
举个简单的例子，其代码如下，然后我们对其执行逻辑进行分析，总结如下：生成RDD->行动操作触发RDD生成Tasks->通过scheduler提交Tasks给executor去真正执行；
val inputRDD = new HdfsTextFile("")
val res = inputRDD.map(f1).reduce(f2)；
1.从hdfs获取外部输入时，生成inputRDD，此RDD包含了文件路径和sparkContext；
2.inputRDD调用map(f1)函数时，生成了MappedRDD，该rdd中包含前一个rdd，其splits为前一个rdd的splits；
3.mappedRDD调用reduce(f2)操作时，会先对func进行闭包清除，接着splits.map(s => new ReduceTask(this, s, f))生成tasks；其中splits递归调用最终返回的splits是inputRDD对应的splits，然后将此rdd、闭包函数和一个inputSplit封装成一个reduceTask；
4.封装的reduceTask其运行逻辑如下，rdd通过递归调用iterator(split)函数，最终inputRDD会先执行其map(f)函数，返回结果后回到上一层的子RDD中，子RDD再调用map(f)函数.......返回到当前RDD时获取了一个inputSplit的linear流水处理结果(针对每一行)，即前面的map(f)操作都执行完了，最后根据func的逻辑对前面的结果进行reduce聚合，获取一个reduceTask的计算结果；
5.rdd的reduce函数中再对多个reduceTask的返回结果，根据func逻辑进行聚合，最后获取怎个rdd的reduce结果；
6.reduce()利用sparkContext、sparkContext再利用scheduler、scheduler最后利用executor来真正执行tasks；
