请简述Apache Spark的任务执行全过程。

解答思路：

1. Spark任务提交：首先，Spark任务会通过Spark提交客户端提交到Spark集群。
2. 集群管理器分配资源：集群管理器接收到任务后，会根据集群的资源情况为任务分配资源。
3. 任务分解为Stage：Spark任务会被划分为多个Stage（阶段），每个Stage代表一组依赖关系相近的转换操作集合。
4. Task的分配与执行：每个Stage会被划分为多个Task（任务），这些Task会被分配到集群中的各个工作节点上执行。
5. Task的执行与结果收集：Task在工作节点上执行，执行结果会返回给对应的Stage，Stage收集完所有Task的结果后进行shuffling（数据混洗）操作，然后传递给下一个Stage。最终，结果会返回给Driver程序。
6. 结果输出：Driver程序收集到最终的结果后，进行输出或者存储。

最优回答：

Spark的任务执行流程包括任务提交、集群资源分配、任务分解、Task的分配与执行、Task的执行与结果收集以及结果输出几个步骤。首先，任务通过Spark提交客户端提交到Spark集群；然后，集群管理器为任务分配资源；接着，任务被划分为多个Stage，每个Stage再被划分为多个Task并分配到各个工作节点上执行；Task执行完后，结果会返回给对应的Stage进行shuffling操作，然后传递给下一个Stage；最终，Driver程序收集到结果后进行输出或存储。