请描述在Spark中，通过客户端提交application后，其后续的执行流程是什么？

解答思路：

在Spark中，当客户端提交application后，接下来的流程涉及多个阶段，包括任务调度、资源分配、任务执行以及结果收集等。以下是该流程的简述：

1. 客户端通过SparkSubmit等工具提交application。
2. Spark集群管理器（如YARN、Mesos或Spark自带的独立集群管理器）接收到application的启动请求。
3. 集群管理器会根据资源情况为application分配Executor资源。
4. Spark Context被初始化，这是Spark应用程序的主要入口点。
5. 应用程序的代码被上传到各个Executor上。
6. 任务被划分为多个阶段（stage），每个stage代表一组依赖关系紧密的任务。
7. 每个stage被进一步划分为多个任务（task），这些任务会被分配到各个Executor上执行。
8. 任务执行过程中，结果会缓存在Executor的内存中，以实现快速的数据访问和计算。
9. 任务的执行结果会被收集并返回给客户端。
10. 最后，Spark应用程序结束，Spark Context关闭。

最优回答：

Spark客户端提交application后的流程包括：

1. 通过SparkSubmit等工具提交application。
2. 集群管理器接收请求并分配资源。
3. 初始化SparkContext。
4. 应用程序代码上传至Executor。
5. 任务划分和调度。
6. 任务在Executor上执行并缓存结果。
7. 收集任务结果并返回给客户端。
8. Spark应用程序结束。

关于Spark的详细流程，还涉及到一些其他知识点，如：

1. Spark的序列化与反序列化：任务在传输和执行过程中需要进行序列化和反序列化操作。
2. Spark的容错机制：通过复制数据和处理逻辑来保证即使在节点失败时也能保持应用的正常运行。
3. Spark的缓存策略：利用内存中的数据持久化来提高迭代计算的效率。
4. Spark的调度策略：包括任务调度和资源分配策略等，决定了任务如何被执行和分配资源。
5. Spark的监控与诊断工具：如Spark UI等，用于监控Spark应用程序的运行状态和性能诊断。
   以上知识点对于深入理解Spark的工作流程和性能优化具有重要意义。