spark stage怎么划分的

Spark stage的划分是根据数据依赖关系来划分的，每个stage都是由一组可以并行计算的任务组成的。具体来说，如果一个任务需要等待前面的任务完成才能开始执行，那么这些任务就被划分到同一个stage中。Spark中的数据依赖有两种类型：宽依赖和窄依赖。宽依赖会导致shuffle操作，即需要将数据从一个节点传输到另一个节点，这种依赖会将任务划分到不同的stage中。窄依赖不需要shuffle操作，即数据可以在同一个节点上完成计算，这种依赖会将任务划分到同一个stage中。因此，Spark的stage划分是基于数据依赖关系和shuffle操作来确定的。

相关问题

Spark Stage的划分原理

Spark Stage的划分原理基于Spark的DAG（有向无环图）执行模型。DAG是一种用于描述任务之间依赖关系的图形结构。在Spark中，每个DAG由一系列有向边和节点组成。每个节点代表一个任务，每条边表示数据的传递。

Spark Stage的划分原理是基于这个DAG图进行划分的。一个Stage包含一组可以并行执行的任务，这些任务之间没有依赖关系。Spark将DAG图分成多个Stage，以便并行执行任务。在划分Stages时，Spark使用shuffle依赖作为划分的依据。一个Stage中的任务可以在同一个节点上执行，而不需要跨节点执行，这提高了任务的执行效率。

Spark Stage的划分原理可以帮助Spark进行任务的并行执行和优化，提高Spark的执行效率。

spark stage

Spark中的Stage是指一组并行任务的集合，这些任务可以在不同的节点上执行。一个Stage通常包含多个Task，这些Task可以并行执行，但它们都需要相同的输入数据。在Spark中，每个Stage都会对应一个DAG中的一条边。

一个Stage的划分是由Spark的调度器完成的，它会根据依赖关系将任务划分为不同的Stage。在Spark中，有两种类型的Stage：ShuffleMapStage和ResultStage。ShuffleMapStage负责将数据进行shuffle操作，而ResultStage则负责将数据输出到外部存储系统或者将结果返回给用户。

一个ShuffleMapStage通常包含多个Task，每个Task都会读取输入数据的一部分，并将其转换为键值对。然后，这些键值对会被分区，并发送到下一个Stage中的Task进行处理。在ShuffleMapStage中，每个Task都会生成一个或多个输出文件，这些文件会被下一个Stage中的Task读取并进行处理。

一个ResultStage通常只包含一个Task，它会将数据输出到外部存储系统或者将结果返回给用户。在ResultStage中，每个Task都会生成一个或多个输出文件，并将它们写入外部存储系统或者返回给用户。