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

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。

Spark Stage的划分原理

Spark Stage的划分原理是基于Spark的DAG图（有向无环图）来实现的。一个DAG图由许多个节点和边组成，其中每个节点代表一个RDD（弹性分布式数据集），每条边代表一个转换操作。

Spark Stage是由一组互相依赖的任务（task）组成的，这些任务可以在一个节点上并行执行。Spark会根据DAG图的拓扑结构将RDD分成不同的Stage，每个Stage包含有向无环图上的一条链，其中没有shuffle操作。在一个Stage中，所有的任务都可以并行执行，而不需要等待其他Stage的完成。当Spark执行一个Stage时，它会从最初的RDD开始计算，并持续计算到达一个新的RDD，然后进入下一个Stage。

因此，Spark Stage的划分原理是基于DAG图的拓扑结构，确保任务可以并行执行，并最小化需要等待的时间。这种划分方式可以提高Spark作业的性能和效率。