Spark 基本概念

基本定义如下：

RDD（resillient distributed dataset）：弹性分布式数据集。
Task：具体执行任务。Task分为ShuffleMapTask和ResultTask两种。ShuffleMapTask和ResultTask分别类似于Hadoop中的Map，Reduce。
Job：用户提交的作业。一个Job可能由一到多个Task组成。
Stage：Job分成的阶段。一个Job可能被划分为一到多个Stage。
Partition：数据分区。即一个RDD的数据可以划分为多少个分区。
NarrowDependency：窄依赖。即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition。NarrowDependency分为OneToOneDependency和RangeDependency两种。
ShuffleDependency：shuffle依赖，也称为宽依赖。即子RDD对父RDD中的所有Partition都有依赖。
DAG（Directed Acycle graph）：有向无环图。用于反映各RDD之间的依赖关系。

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