0.spark
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transformation
map
filter
repartition
spark核心API
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[SparkContext]
连接到spark集群上的入口点
[HadoopRDD]
读取hadoop上的数据
[MapPartitionsRDD]
针对父RDD的每个分区提供了函数，构成的新类型的RDD
[PairRDDFunctions]
对偶RDD函数类
可用于KV类型RDD的附加函数。可以通过隐式转化
[ShuffleRDD]
从shuffle中计算结果的RDD
[RDD]
弹性分布式数据集
不可变的数据分区集合
基本操作：map filter
分区列表 //数据
应用给每个切片的计算函数 //行为
到其他RDD的依赖列表 //依赖关系
（可选）针对kv类型的RDD分区类
（可选）首选位置列表
[DAGScheduler]
高级调度器层面，实现按照阶段(stage)，shuffle按照。
对每个JOB的各阶段计算有向无环图(DAG)，并且跟踪RDD和每个阶段的输出
找出最小的调度运行作业，将Stage对象以TaskSet的方式提交给底层的调度器
底层调度器要实现TaskScheduler接口，进而在cluster上运行job
TaskSet已经包含了全部的单独的task,这些Task都能够基于cluster的数据进行相应的正确的运行
Stage通过在需要shuffle的边界处将RDD打碎,来创建stage对象。
具有"窄依赖"的RDD操作(比如map/filter)被管道化至另一个taskset中。而具有shuffle依赖的操作则包含多个Stage(一个进行输入，另一个进行输出)
最后，每个stage都有一个针对其他stage的shuffle依赖，可以计算多个操作。
DAG调度器检测首选位置运行task，通过基于当前缓存状态，并穿肚给底层的task调度器来进行实现，根据shuffle的输出是否丢失处理故障问题
不是由stage内因为丢失文件而引发的故障有task调度处理，在取消整个stage之前，task会进行少量次数的重试操作
【术语介绍】
[job]提交给调度器的顶层工作项目，由ActiveJob表示，是Stage集合。
[Stage]是task的集合，计算job的中间结果，同一个RDD的每个分区都会应用相同的计算函数。
在shuffle的边界进行隔离(因此才引入了隔断，需要上一个stage完成之后，才能得到输出结果)
有两种类型的stage:ResultStage;ShuffleMapStage:对shuffle输出文件的写操作，stage通常可以在job之间进行共享，可以跨越多个job实现共享
如果job重用了同一个rdd的话，stage通常可以跨越多个job实现共享。
并行任务的集合，都会计算同一函数，所有task有着同样的shuffle依赖
[Task]单独的工作单元，发送给每一台主机
[Cache tracking]DAG调度器可以找出那些RDD被缓存，避免不必要的计算，同时也会记住哪些shufflemap已经输出了结果，可以避免map端shuffle结果重复处理
[Preferred localtions]
dag调度器根据rdd的首选位置属性计算task在哪里运行
[cleanup]运行的作业如果完成就会清除数据结构避免内存泄漏，主要针对耗时应用
为了容错，同一阶段可能会运行多次 ，称之为"attemp"，如果task调度器报告了一个故障，该故障是由于上一个stage丢失输出文件而导致的，DAG调度就会重新提交丢失的stage;DAG调度器会等待一段时间，看其他节点的任务是否失败，然后对丢失的stage重新提交ticketStage
[ActiveJob]:在Dag调度器中运行job，作业分为两种类型:(1)result job,计算ResultStage来执行action;(2)map-stage job,为shuffleMapStage计算输出结果共下游stage使用，主要使用finalStage字段进行类型的划分；job只跟踪客户端提交的leaf stage，通过调用DAG调度器的submit job或者submitMapStage()方法来实现
Action发生之后，spark流程
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