简述Stage的数量等于什么？

八股文_Spark 0 19

参考回答

在 Spark 中，Stage 的数量通常等于 宽依赖操作的数量。具体来说，Spark 会根据 宽依赖操作 来划分 Stage，每次遇到一个宽依赖操作时，就会触发一个新的 Stage。

详细讲解与拓展

1. Stage 的划分依据：宽依赖操作

宽依赖（Wide Dependency）：当一个操作需要在多个分区之间交换数据时，Spark 会将其划分为一个新的 Stage。常见的宽依赖操作包括：
- groupByKey()
- reduceByKey()
- join()
- distinct()
- cogroup()
窄依赖（Narrow Dependency）：如果操作仅依赖于一个分区的数据，不涉及跨分区的数据交换，则不会触发新的 Stage。常见的窄依赖操作包括：
- map()
- filter()
- flatMap()

2. Stage 数量等于宽依赖操作的数量

每个宽依赖操作 都会触发一个新的 Stage，且 Stage 之间的数据传输需要 Shuffle 操作。宽依赖操作之间的数据需要进行跨节点的传输，通常会带来性能开销。
因此，每遇到一个宽依赖操作，Spark 就会创建一个新的 Stage，将这些操作分离开来，以便处理数据的 Shuffle。

3. Stage 划分示例

假设有以下的操作链：

rdd = sc.parallelize([('a', 1), ('b', 2), ('a', 3)])
rdd1 = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)  # 宽依赖
rdd2 = rdd1.map(lambda x: x[1] * 2)  # 窄依赖
rdd3 = rdd2.groupBy(lambda x: x % 2)  # 宽依赖

Stage 1：reduceByKey() 是宽依赖操作，需要跨分区 Shuffle，因此会触发一个 Stage。
Stage 2：map() 是窄依赖操作，不涉及 Shuffle，因此会与 Stage 1 合并，属于同一个 Stage。
Stage 3：groupBy() 是宽依赖操作，需要进行 Shuffle，所以会触发一个新的 Stage。

因此，最终 Spark 会创建 3 个 Stage，对应 2 次宽依赖操作。

4. 总结

Stage 的数量等于宽依赖操作的数量。每当遇到一个宽依赖操作时，Spark 会创建一个新的 Stage，而窄依赖操作不会导致 Stage 划分，它们会并行执行在相同的 Stage 内。通过这种方式，Spark 能够优化计算过程，减少不必要的数据传输和 Shuffle 操作，从而提高性能。