简述Stage内部逻辑 ？
在Spark中，任务的执行是分阶段（Stage）进行的。每个Stage内部的逻辑是Spark任务执行的关键部分。我将尽量用通俗易懂的方式来解释这一概念。
- Stage的产生：
- 在Spark中，一个作业（job）被分解为多个阶段（stages），每个阶段内包含一系列的任务（tasks）。
- Stage的划分主要基于数据的转换操作。当遇到宽依赖（Shuffle）时，Spark会将操作分割为不同的Stages。宽依赖意味着数据需要从多个分区聚集，例如
reduceByKey或groupBy等操作。
- Stage内部的任务：
- 每个Stage包含了一系列的任务，这些任务可以并行执行。
- 这些任务是对数据的转换操作，例如map、filter等。这些操作在RDD的分区上执行，每个任务处理分区内的数据。
- Stage的执行流程：
- 当一个Stage开始执行时，它的所有任务都会被分配给不同的执行器（executors）。
- 任务执行过程中涉及的数据可能需要从其他节点读取或向其他节点写入（例如shuffle操作）。
- 一旦Stage内的所有任务完成，结果会被传递到下一个Stage，或者作为作业的最终输出。
- Shuffle和Stage的关系：
- Shuffle是Stage划分的重要因素。当任务需要读取其他分区的数据时，会发生Shuffle操作。
- Shuffle通常涉及跨节点的大量数据传输，因此是Spark作业中性能瓶颈的主要来源。
- Stage的容错机制：
- 如果Stage中的任何任务失败，Spark会重新执行失败的任务。
- 如果需要的话，Spark也可以重新执行整个Stage，包括Shuffle过程。
应用场景举例：
假设有一个简单的Spark作业，它读取数据，然后执行map操作（narrow transformation，无需shuffle），接着是reduceByKey操作（宽依赖，需要shuffle）。这个作业将被分为两个Stage：第一个Stage完成map操作，第二个Stage执行reduceByKey操作。第一个Stage的输出作为第二个Stage的输入。这样的划分有助于Spark更高效地管理资源和任务执行。