写在前面
、、、
WordCount为例
直接执行这个段代码，根据执行结果，进行分析
object WCApp {
def main(args:Array[String]) = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WCApp")
val sc = new SparkContext(conf)
// 做一个简单的wc统计
sc.textFile("f:/ttt.txt")
.flatMap(_.split(","))
.map((_, 1))
.reduceByKey(_+_)
.foreach(println)
Thread.sleep(10000000)
sc.stop()
}
}
查看执行结果之前，我们先分析一下上面的代码：
包含
textFile() 会将执行路径的数据input进来
flatMap() map() reduceByKey() 这三个转换类型算子
foreach（）一个 action 类型的算子
打开127.0.0.1:4040
上图分析：
Job 为 1
Stage 为 2
Task 为 4
分析：说明该Application 应用程序只有一个1Job, 这个作业包含2个Stage,2个Stage一共包含4个Task
这里说明一下各个词汇的概念:
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.比如save &collect
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。产生shuffle就是一个新的Stage.
Task 是一个工作单元，执行在Executor端，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，4 个 task，平均下来每个 stage 有 2个 task，相当于每个 stage 的数据都有 2 个 partition。这也恰恰就是默认的partition数量。
[注意：这里是平均下来的哦，并不都是每个 stage 有 2 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。
运行流程之 : job
一般来说，只要 rdd 触发 action 就会产生一个Job.
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 2 个task，说明每个 stage 的数据都在 2 个 partition 上，这下我们就来看看，这两个 stage 的情况。
stage的划分是以shuffle操作作为边界的。也就是说某个action导致了shuffle，就会划分出两个stage.这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等
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.testFile().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 2022.0 B 的数据，生成 140.0 B 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 foreach 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。
运行流程之 : task
Spark应用程序 在群集上作为独立的 进程集运行，由主程序（称为驱动程序）中的SparkContext对象协调。
具体来说，要在集群上运行，SparkContext可以连接到几种类型的集群管理器（Spark自己的独立集群管理器Mesos或YARN），它们可以在应用程序之间分配资源。
连接后，Spark将在集群中的节点上获取执行程序，这些节点是运行计算并为您的应用程序存储数据的进程。
接下来，它将您的应用程序代码（由传递给SparkContext的JAR) 发送给执行者。
最后，SparkContext将 task 发送给 执行程序 以运行。
task = partition
这里引出一个重点
Spark性能优化之数据倾斜篇
https://tech.meituan.com/2016/05/12/spark-tuning-pro.html