整体架构

从流程上讲： (Client端)：用户使用Bigflow API写出的代码经由Core API转换为逻辑计划后，通过SparkPlanner翻译为物理计划， 再由一个维护SparkContext和任务执行情况的后台Launcher从物理计划构建出Spark RDD DAG图，然后提交给Spark平台

(Worker端): 当某一个RDD的分片在Spark平台的某一个Executor进程中，调用compute()进行执行时，Bigflow Worker会 构造出一棵执行树，与Spark RDD进行交互，驱动数据的计算过程

整个过程如下图所示

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每个Spark RDD内部分装一个Bigflow Task，并在Task内部构建Executor Tree