spark中Stage 阶段

在Spark中，Stage是任务执行的逻辑划分单元。一个Stage包含一组相互依赖的任务，这些任务可以并行执行。Spark将任务划分为多个Stage的目的是为了在任务执行过程中进行优化，提高执行效率。

Spark中的Stage可分为两种类型：Shuffle Stage和Result Stage。

1. Shuffle Stage：当需要进行数据重分区（如reduce操作）时，Spark会将任务划分为Shuffle Stage。Shuffle Stage的任务需要进行数据的重新分区和洗牌操作，以确保相同的键值对被发送到同一个节点上进行聚合。Shuffle Stage的输出数据会被写入磁盘，并在下一个Stage的输入阶段进行读取。

2. Result Stage：当不需要进行数据重分区时，Spark会将任务划分为Result Stage。Result Stage的任务可以直接在之前计算得到的数据上进行操作，无需进行数据洗牌操作。

每个Stage又可以细分为多个Task，每个Task会在集群中的一个Executor上执行。Spark的任务调度器会根据Stage之间的依赖关系，安排Task的执行顺序，并尽可能地将Task分配给可用的Executor执行。

通过将任务划分为多个Stage，Spark可以在不同的阶段进行优化，如内存和磁盘之间的数据交换减少、数据本地性优化等，从而提高整体的计算性能。

相关问题

spark ui stage阶段 怎么 找到对应的sql

要在Spark Web UI中找到对应的SQL语句，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Spark Web UI，可以参考官方文档中的链接：https://spark.apache.org/docs/3.2.1/web-ui.html#content。

2. 在Spark Web UI的导航栏中，找到"Stages"选项卡，并点击进入。

3. 在Stages页面中，你可以看到所有已执行的Stage列表。每个Stage都有一个唯一的ID，通常以数字表示。

4. 找到你感兴趣的Stage，点击该Stage的ID链接。

5. 进入Stage详情页面后，你可以看到该Stage的执行计划和其他相关信息。

6. 在页面中找到"Details"链接，点击它。

7. 在Details页面中，你将看到逻辑计划和物理计划。物理计划中的每个步骤都有一个以星号为前缀的代码生成ID。

8. 根据物理计划中的代码生成ID，你可以在完整的执行计划中搜索对应的部分，以找到与该Stage相关的SQL语句。

通过以上步骤，你可以在Spark Web UI中找到对应的SQL语句，并了解与该Stage相关的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Spark】Spark Web UI - SQL](https://blog.csdn.net/weixin_45545090/article/details/125268940)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [如何通过SparkUI 查看SparkSql作业](https://blog.csdn.net/weixin_50216185/article/details/126830742)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

spark job stage

Spark中的作业(Job)是由一个或多个阶段(Stage)组成的。每个阶段又由一个或多个任务(Task)组成。一个作业被划分为多个阶段，每个阶段都有一个特定的功能。阶段可以分为两类：shuffle map阶段和result阶段。shuffle map阶段的任务的输出结果是其他阶段的输入，而result阶段的任务则直接计算Spark的操作结果。任务是在执行器上执行的工作单元，任务是Spark的最小执行单元。任务以线程的形式执行，而不是进程。通过将作业划分为阶段和任务，Spark可以以并行的方式执行作业，从而提高执行效率。