如下為spark中劃分stage的原始碼：
dagscheduler將job分解成具有前後依賴關係的多個stage
dagscheduler是根據shuffledependency劃分stage的
stage分為shufflemapstage和resultstage；乙個job中包含乙個resultstage及多個shufflemapstage
乙個stage包含多個tasks，task的個數即該stage的finalrdd的partition數
乙個stage中的task完全相同，shufflemapstage包含的都是shufflemaptask；resultstage包含的都是resulttask
Spark中劃分stage的規則
常見的有map,flatmap,filter,sample 常見的有sortbykey,reducebykey,groupbykey,join 在spark中，每個任務對應乙個分割槽，通常不會跨分割槽運算元據。但如果遇到寬依賴的操作，spark必須從所有分割槽讀取資料，並查詢所有鍵的對應值，然後彙總...
Spark RDD的stage劃分和容錯
rdd resilient distributed dataset 彈性分布式資料集 rdd代表是乙個不可變的 可分割槽的 支援平行計算的元素集合 類似於scala中的不可變集合 rdd可以通過hdfs scala集合 rdd轉換 外部的資料集 支援inputformat 獲得 並且我們可以通知sp...
spark DAG的生成和劃分Stage
dag directed acyclic graph有向無環圖 指的是資料轉換執行的過程，有方向，無閉環 其實就是rdd執行的流程 原始的rdd通過一系列的轉換操作就形成了dag有向無環圖，任務執行時，可以按照dag的描述，執行真正的計算 資料被操作的乙個過程 開始 通過sparkcontext建立...