RDD、DAG、 Stage、 Task 、 Job

RDD、DAG、 Stage、 Task 、 Job

RDD RDD 是 Spark 的灵魂，也称为弹性分布式数据集。一个 RDD 代表一个可以被分区的只读数据集。RDD 内部可以有许多分区(partitions)，每个分区又拥有大量的记录(records)。

DAG Spark 中使用 DAG 对 RDD 的关系进行建模，描述了 RDD 的依赖关系，这种关系也被称之为 lineage（血缘），RDD 的依赖关系使用 Dependency 维护。

Stage 在 DAG 中又进行 Stage 的划分，划分的依据是依赖是否是 shuffle 的，每个 Stage 又可以划分成若干 Task。接下来的事情就是 Driver 发送 Task 到 Executor，Executor 线程池去执行这些 task，完成之后将结果返回给 Driver。

Job Spark 的 Job 来源于用户执行 action 操作（这是 Spark 中实际意义的 Job），就是从 RDD 中获取结果的操作，而不是将一个 RDD 转换成另一个 RDD 的 transformation 操作。

Task 一个 Stage 内，最终的 RDD 有多少个 partition，就会产生多少个 task。