简述Spark的阶段划分流程 ？
参考回答
在 Spark 中，作业（Job）会被划分为多个阶段（Stage），而每个阶段由多个任务（Task）组成。阶段划分的流程如下：
- 作业提交：用户通过
spark-submit提交 Spark 作业，作业开始执行。 - DAG 生成：Spark 会根据作业中的操作（如
map、reduce等）生成一个 DAG（有向无环图）。DAG 中的每个节点表示一个 RDD 转换操作，边表示操作之间的数据依赖关系。 - Stage 划分：根据 DAG 的数据依赖关系，Spark 会将作业划分为多个 Stage。一个 Stage 中的所有任务都是可以并行执行的，它们之间没有数据依赖。
- Shuffle 判断：Spark 根据操作的类型判断是否需要进行 Shuffle。Shuffle 操作通常会导致 Stage 划分的边界，比如
groupByKey、reduceByKey等会导致数据的洗牌，产生新的 Stage。 - 执行 Stage：每个 Stage 会被划分为多个 Task，这些 Task 会被分配给 Executor 执行。每个 Task 执行相同的计算，但作用的数据不同。
- Stage 执行顺序：Spark 会按顺序执行多个 Stage，从第一个 Stage 开始，直到所有 Stage 完成。
详细讲解与拓展
1. 作业提交与 DAG 生成
- 当用户提交作业时，Spark 会根据作业中的操作生成一个 DAG（有向无环图）。DAG 中的每个节点代表一个 RDD 转换操作，而边则表示这些操作之间的数据依赖关系。
- 示例：如果作业包括
map、flatMap、filter和reduce操作，Spark 会为这些操作生成相应的 DAG 图。
2. Stage 划分
- Spark 会根据 窄依赖 和 宽依赖 划分 Stage。
- 窄依赖（Narrow Dependency）：子任务仅依赖于父任务的一部分数据（如
map、filter等），不会发生 Shuffle 操作。这类操作不会拆分 Stage，通常每个窄依赖操作都会被放入同一 Stage 中。 - 宽依赖（Wide Dependency）：子任务依赖于父任务的多个分区（如
groupByKey、reduceByKey等），需要进行 Shuffle 操作。每当有宽依赖时，Spark 会划分新的 Stage。
- 窄依赖（Narrow Dependency）：子任务仅依赖于父任务的一部分数据（如
- 示例：在一个包含
map和reduceByKey的作业中，map操作会被划分为一个 Stage，而reduceByKey会生成一个新的 Stage，因为reduceByKey是一个宽依赖操作，需要 Shuffle。
3. Shuffle 判断
- 当出现宽依赖操作时，Spark 会将这部分任务划分为新的 Stage，因为宽依赖需要通过 Shuffle 过程来重新分配数据。Shuffle 是一个昂贵的操作，通常会导致 I/O 和网络开销。
- 示例：
reduceByKey操作会导致 Shuffle，生成一个新的 Stage。
4. 执行 Stage
- 每个 Stage 会被拆分成多个 Task，这些 Task 会并行执行。每个 Task 处理的数据是不同的，但执行的计算逻辑是相同的。
- 示例：在一个 Stage 中，如果有 100 个分区，那么就会有 100 个 Task，分别处理不同的分区数据。
5. Stage 执行顺序
- Spark 会按顺序执行每个 Stage，从第一个 Stage 开始。每个 Stage 执行完后，下一阶段的 Task 才会启动，确保数据依赖的正确性。
- 示例：在一个包含两个 Stage 的作业中，Stage 1 会在 Stage 2 之前完成。
总结
Spark 的阶段划分过程通过 DAG 图和数据依赖关系将作业分成多个 Stage。每个 Stage 是根据窄依赖和宽依赖划分的，宽依赖会导致 Shuffle 操作，从而产生新的 Stage。每个 Stage 中的 Task 会并行执行，最终完成整个作业的计算。通过合理的阶段划分，Spark 可以高效地执行大规模数据处理任务。