http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model
1.what这个技术是什么
官方文档定义
spark 里，job，stage，task 的概念：
- application（应用）：其实就是用spark-submit提交的程序
- job : A job is triggered by an action, like count() or saveAsTextFile(). Click on a job to see information about the stages of tasks inside it. 理解了吗，所谓一个 job，就是由一个 rdd 的 action 触发的动作，可以简单的理解为，当你需要执行一个 rdd 的 action 的时候，会生成一个 job。
- stage : stage 是一个 job 的组成单位，就是说，一个 job 会被切分成 1 个或 1 个以上的 stage，然后各个 stage 会按照执行顺序依次执行。至于 job 根据什么标准来切分 stage，可以回顾第二篇博文：『 Spark 』2. spark 基本概念解析
- task : A unit of work within a stage, corresponding to one RDD partition。即 stage 下的一个任务执行单元，一般来说，一个 rdd 有多少个 partition，就会有多少个 task，因为每一个 task 只是处理一个 partition 上的数据。从 web ui 截图上我们可以看到，这个 job 一共有 2 个 stage，66 个 task，平均下来每个 stage 有 33 个 task，相当于每个 stage 的数据都有 33 个 partition [注意：这里是平均下来的哦，并不都是每个 stage 有 33 个 task，有时候也会有一个 stage 多，另外一个 stage 少的情况，就看你有没有在不同的 stage 进行 repartition 类似的操作了。]
2.why为什么有这个技术
此技术解决什么问题
- 提交application，构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
- SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend，
- Executor向SparkContext申请Task
- SparkContext将应用程序分发给Executor
- SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行
- Task在Executor上运行，运行完释放所有资源
3.how怎么学这个技术
运行流程之 : job
根据上面的截图和再次重温，我们知道这个 spark 应用里只有一个 job，那就是因为我们执行了一个 collect 操作，即把处理后的数据全部返回到我们的 driver 上，进行后续的画图，返回的数据如下图：
job数不等于stage数例子（每个action操作是一个job。而每一个宽依赖将会产生一个stage）：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dd718930102xgm3.html
运行流程之 : stage
我们这个 spark 应用，生成了一个 job，这个 job 由 2 个 stage 组成，并且每个 stage 都有 33 个task，说明每个 stage 的数据都在 33 个 partition 上，这下我们就来看看，这两个 stage 的情况。
首先，我们先看看为什么这里会有两个 stage，根据 『 Spark 』2. spark 基本概念解析 中对 stage 的描述，目前有两个划分 stage 的标准：
- 当触发 rdd 的 action 时 : 在我们的应用中就是最后的
collect操作，关于这个操作的说明，可以看官方文档: rdd.collect - 当触发 rdd 的 shuffle 操作时 （宽依赖往往对应着shuffle操作,需要在运行过程中将同一个父RDD的分区传入到不同的子RDD分区中）: 在我们的应用中就是
reduceByKey这个操作，官方文档: rdd.reduceByKey![]()
再次回顾上面那张图：
这下应该就明了了，关于两个 stage 的情况：
-
第一个 stage，即截图中 stage id 为 0 的 stage，其执行了
sc.wholeTextFiles().map().flatMap().map().reduceByKey()这几个步骤，因为这是一个Shuffle操作，所以后面会有Shuffle Read和Shuffle Write。具体来说，就是在 stage 0 这个 stage 中，发生了一个 Shuffle 操作，这个操作读入 22.5 MB 的数据，生成 41.7 KB 的数据，并把生成的数据写在了硬盘上。 -
第二个 stage，即截图中 stage id 为 1 到 stage，其执行了
collect()这个操作，因为这是一个action操作，并且它上一步是一个 Shuffle 操作，且没有后续操作，所以这里collect()这个操作被独立成一个 stage 了。这里它把上一个 Shuffle 写下的数据读取进来，然后一起返回到 driver 端，所以这里可以看到他的Shuffle Read这里刚好读取了上一个 stage 写下的数据。
1.5 运行流程之 : task
其实到这里应该都理解得差不多了，至于为什么每个 stage 会有 33 个 task [即我们的数据文件存放到 33 个partition 上。