Spark中job的划分

当遇到了宽依赖就会产生一个新的阶段

我们再多增加一条repartition(宽依赖)

再次查看多了一个stage

总结

job：
   一个应用中，每碰到一个action，就会起一个job
   一个应用可以有多个job
stage：
   阶段. 每碰到一个宽依赖就会在这个job内创建一个新的stage
   (如果遇到宽依赖的时候，用的分区器和当前一样，则不会起新的)
   一个job至少有一个阶段
   stage划分是从后向前划分，执行一定是从前往后
task
   体系了执行数据分析的并行度
   一个stage包含多个task
   task是一个线程，执行代码的最小单位
   线程的run方法内部会调用我们传递过去的那些匿名函数

拓展
DAG(Directed Acyclic Graph) 有向无环图
Spark 的顶层调度层使用 RDD 的依赖为每个 job 创建一个由 stages 组成的 DAG(有向无环图). 在 Spark API 中, 这被称作 DAG 调度器(DAG Scheduler).
我们已经注意到, 有些错误, 比如: 连接集群的错误, 配置参数错误, 启动一个 Spark job 的错误, 这些错误必须处理, 并且都表现为 DAG Scheduler 错误. 这是因为一个 Spark job 的执行是被 DAG 来处理.
DAG 为每个 job 构建一个 stages 组成的图表, 从而确定运行每个 task 的位置, 然后传递这些信息给 TaskSheduler. TaskSheduler 负责在集群中运行任务.