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Spark的stage如何划分？在源码中是怎么判断属于ShuGle Map Stage或Result Stage的 ？

参考答案：

Apache Spark 中的任务（Task）被组织成阶段（Stage），每个阶段代表了一组可以并行执行的任务。阶段的主要目的是确定任务之间的依赖关系，以便优化执行计划。在 Spark 中，主要有两种类型的阶段：Shuffle Map Stage 和 Result Stage。

  1. Shuffle Map Stage：

    • 当 RDD 的转换操作（如 map, filter, flatMap 等）导致数据需要在集群的节点之间重新分区或洗牌（shuffle）时，就会创建 Shuffle Map Stage。
    • 这些阶段通常涉及将数据写入磁盘或通过网络发送到其他节点，以便在后续阶段中可以使用。
    • Shuffle Map Stage 的输出通常会被缓存，以便在后续的计算中重用。

  2. Result Stage：

    • Result Stage 是直接触发一个动作操作（如 reduce, collect, count 等）的阶段。
    • 这些阶段标志着计算结果的最终输出，可能是写入外部存储系统、显示在用户界面上或返回给调用者。
    • Result Stage 通常依赖于一个或多个 Shuffle Map Stage 的输出。

在 Spark 的源码中，阶段的划分和类型的判断主要发生在 DAGScheduler 类中。当你提交一个 Spark 作业（Job）时，DAGScheduler 会根据 RDD 的依赖关系构建一个逻辑执行计划（DAG，即有向无环图）。然后，它会遍历这个 DAG，识别出需要执行的阶段。

以下是阶段划分和类型判断的大致逻辑（注意，实际的实现可能更为复杂）：

  1. 遍历 RDD 依赖图： DAGScheduler 遍历 RDD 的依赖图，识别出所有的转换操作和动作操作。
  2. 识别 Shuffle 依赖： 对于每个转换操作，它检查是否存在 Shuffle 依赖。如果存在，这意味着需要在该点进行阶段划分。
  3. 划分阶段： 在识别到 Shuffle 依赖的位置，DAGScheduler 会划分一个新的 Shuffle Map Stage。所有在这个 Shuffle 依赖之前的转换操作都会被包含在这个 Shuffle Map Stage 中。
  4. 确定 Result Stage： 当遍历到动作操作时，DAGScheduler 会创建一个 Result Stage。这个阶段会依赖于所有必要的 Shuffle Map Stage。
  5. 优化和提交阶段： 在划分完所有阶段后，DAGScheduler 会进行一些优化操作（如宽依赖的划分、任务合并等），然后提交这些阶段给 TaskScheduler 执行。

需要注意的是，Spark 的源码实现非常复杂，并且会不断地根据新的需求和优化进行更新。因此，上述描述只是一个大致的框架，具体的实现细节可能会有所不同。如果你对 Spark 的内部实现感兴趣，建议直接阅读最新的源码和相关的文档。