1. DAG详解

• DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG，根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage(调度阶段)。
• 对于窄依赖，partition的转换处理在一个Stage中完成计算。
• 对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。

DAG的边界:

• 开始:通过SparkContext创建的RDD
• 触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的DAG

小结:

• 一个Spark的Application应用中一个或者多个DAG(也就是一个Job),取决于触发了多少次Action
• 一个DAG中会有不同的阶段/stage，划分阶段/stage的依据就是宽依赖
• 一个阶段/stage中可以有多个Task，一个分区对应一个Task

2.DAG划分Stage

• Spark的计算逻辑关系

1. 一个Application有一个或者多个job,一个job对应一个DAG
2. 一个job分为不同的stage
3. 一个stage下面有一个或者多个TaskSet
4. 一个TaskSet有很多Task(一个Task就是所需的cpucores)
5. 一个TaskSet就对应一个RDD,很多RDD称为TaskSets

• 为什么要划分Stage? –并行计算
  

• 如何划分DAG的stage
  

• 总结:
  Spark会根据shuffle/宽依赖使用回溯算法来对DAG进行Stage划分，从后往前，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的RDD加入到当前的stage/阶段中