大数据组件

Stage 与 Task

Stage是Spark中计算的基本调度单元，是由一系列可以并行执行的任务（Task）组成的。一个Spark作业（Job）会被划分为多个Stage，Stage之间的划分依据是RDD之间的依赖关系，特别是宽依赖（wide dependency）。

划分依据：
- 当RDD之间存在窄依赖时（如map()、filter()等），这些操作可以放在同一个Stage内，因为这些操作不会触发shuffle。
- 当RDD之间存在宽依赖时（如reduceByKey()、join()等），由于宽依赖需要跨分区的数据传输，Spark会在宽依赖处划分新的Stage，并执行shuffle操作。
Stage类型：
- ShuffleMapStage：负责计算中间数据并进行shuffle，这类Stage的输出将被存储并用于后续的Stage。
- ResultStage：直接生成最终结果的Stage，通常是在执行Action操作时生成的，如collect()、count()。
执行顺序：
- Stage的执行是有顺序的，前面的Stage必须完成之后，才能执行后续的Stage，特别是当涉及shuffle操作时。

Task是Spark中最小的执行单位。每个Task负责处理RDD中的一个分区的数据。一个Stage由多个Task组成，每个Task在集群中的不同Executor节点上并行执行。

Task的生成：
- Spark会根据RDD的分区数量来生成Task，一个RDD的每个分区都会对应一个Task。
- 当执行一个Stage时，Spark会将这个Stage中的计算逻辑应用到每个分区上，并为每个分区生成一个Task。
Task的类型：
- ShuffleMapTask：用于生成中间数据的任务，通常伴随着shuffle操作，将数据分配给后续的Stage。
- ResultTask：用于生成最终结果的任务，它将执行结果返回给Driver端。
并行执行：
- Task可以并行运行，具体的并行度由RDD的分区数决定。分区数越多，Task的并行度就越高。
Task的容错机制：
- 如果Task执行失败，Spark会自动重新调度并在其他节点上重新执行该Task。Task的失败不会影响整个Job，只需要重新执行失败的Task。

包含关系：
- 一个Stage由多个Task组成，每个Task负责处理RDD的一个分区。因此，Stage与Task的关系是一对多的，一个Stage通常包含多个Task，所有Task并行执行。
执行关系：
- Stage被划分出来后，Spark会为每个Stage生成多个Task，集群中的每个Executor节点会运行这些Task，并行处理RDD中的分区数据。
- 当一个Stage内的所有Task执行完毕后，整个Stage才算完成。此时，如果存在后续的Stage（比如宽依赖），Spark会开始执行下一个Stage。
调度关系：
- Stage是任务调度的基本单元，Task是执行的最小单元。
- Spark调度器会将Stage中的Task分配到集群中的不同节点上，Task在Executor上执行。所有的Task完成后，Stage才会结束。
- 如果某个Task执行失败，只需要重新执行该Task，而不需要重新执行整个Stage。
执行顺序：
- Spark会根据DAG的拓扑顺序执行各个Stage，Stage之间的顺序依赖于RDD的宽依赖和窄依赖关系。每个Stage中的Task是并行执行的。
- 当一个Stage完成后，后续Stage的Task才会被调度并执行。