Spark Stage

Spark Stage

什么是Stage

Spark中的一个Stage只不过是物理执行计划其中的一个步骤，它是物理执行计划的一个执行单元。一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage，可以简单理解为MapReduce里面的Map Stage， Reduce Stage。

Spark的Job中Stage之间会有依赖关系。可以利用这些依赖关系把Job所有stage串连起来形成一个有向无环图。在单个job内是根据shuffle算子来拆分stage的，shuffle之前是一个stage，shuffle之后是另一个stage，如果一个job中有多个shuffle，那么每个shuffle之前都是一个stage。一个job被提交运行之后，将会触发stage及其父stage的执行。

窄依赖：
指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，和两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。图中，map/filter和union属于第一类，对输入进行协同划分（co-partitioned）的join属于第二类。

宽依赖：
指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区，这是因为shuffle类操作，如图中的groupByKey和未经协同划分的join。

Stage:
一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。Stage的划分，简单的说是以ShuffleMapStage 和ResultStage 这两种类型来划分。

在Spark中有两类task，一类是shuffleMapTask，一类是resultTask，第一类task的输出是shuffle所需数据，第二类task的输出是result，stage的划分也以此为依据，shuffle之前的所有变换是一个stage，shuffle之后的操作是另一个stage。

比如

rdd.parallize(1 to 10).foreach(println)

这个操作没有shuffle，直接就输出了，那么只有它的task是resultTask，stage也只有一个；

如果是

rdd.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println)

, 这个job因为有reduce，所以有一个shuffle过程，那么reduceByKey之前的是一个stage，执行shuffleMapTask，输出shuffle所需的数据，reduceByKey到最后是一个stage，直接就输出结果了。

如果job中有多次shuffle，那么每个shuffle之前都是一个stage。

Spark会根据RDD之间的依赖关系将DAG图划分为不同的阶段，对于窄依赖，由于partition依赖关系的确定性，partition的转换处理就可以在同一个线程里完成，窄依赖就被spark划分到同一个stage中，而对于宽依赖，只能等父RDD shuffle处理完成后，下一个stage才能开始接下来的计算。之所以称之为ShuffleMapTask是因为它需要将自己的计算结果通过shuffle到下一个stage中。

Spark Stage的分类

在Spark中，Stage可以分成两种类型。分别是：

• ShuffleMapStage

1. 这种Stage是以Shuffle为输出边界
2. 其输入边界可以是从外部获取数据，也可以是另一个ShuffleMapStage的输出
3. 其输出可以是另一个Stage的开始
4. ShuffleMapStage的最后Task就是ShuffleMapTask
5. 在一个Job里可能有该类型的Stage，也可以能没有该类型Stage

• ResultStage

1. 这种Stage是直接输出结果
2. 其输入边界可以是从外部获取数据，也可以是另一个ShuffleMapStage的输出
3. ResultStage的最后Task就是ResultTask
4. 在一个Job里必定有该类型Stage

Stage类的定义

Stage类是一个抽象类，类的定义如下：

abstract class Stage {    def findMissingPartitions(): Seq[Int]}