RDD操作
- 转化（Transformation）：泛指接收RDD作为输入，并输出RDD的函数。被划分为窄依赖和宽依赖。
- 行为（Action）：将RDD转化为非RDD的变量的操作。通常用于返回RDD计算的最终结果。
窄依赖和宽依赖
- 窄依赖（Narrow Dependencies）：父RDD集的一个分区最多被子RDD集的一个分区所依赖。
常见的有map, flatMap, filter, sample ...
- 宽依赖（Wide Dependencies）：父RDD集的一个分区可以被子RDD集的多个分区所依赖。
常见的有sortByKey, reduceByKey, groupByKey, join ...
什么是Shuffle
在Spark中，每个任务对应一个分区，通常不会跨分区操作数据。但如果遇到宽依赖的操作，Spark必须从所有分区读取数据，并查找所有键的对应值，然后汇总在一起以计算每个键的最终结果，这称为Shuffle。Shuffle是一项昂贵的操作，因为它通常会跨节点操作数据，这会涉及磁盘 I/O，网络 I/O，和数据序列化。某些Shuffle操作还会消耗大量的堆内存，因为它们使用堆内存来临时存储需要网络传输的数据。
如何划分Stage
言归正传，Stage的划分，是以result和shuffle这两种类型来划分task。对于窄依赖，由于分区依赖关系的确定性，partition的转换处理可以在同一个线程里完成，称之为resultTask。而对于宽依赖，只能等父RDD集的shuffle处理完成后，在下一个stage才能开始接下来的计算，称之为shuffleMapTask。
因此划分Stage的规则如下：从后往前推RDD算子，如果遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；如果遇到窄依赖就将这个RDD加入当前的stage。
举个栗子，如下图的Spark任务应该被划分为2个stage。