1、Stage：虚的
一组RDD构成的链条 并行的task集合，同一Stage的所有任务有着相同的Shuffle依赖。 阶段的划分按照shuffle标记来进行的。 一个阶段含多个RDD，先有RDD后有Stage 一个阶段含多个task stage通过ShuffleDependency划分，一个stage都是NarrowDependency 阶段类型有两种，ShuffleMapStage和ResultStage。 - ShuffleMapStage
中间环节 该阶段任务的结果是下一个阶段任务的输入。需要跟踪每个分区所在的节点。 任务执行期间的中间过程，保存task的输出数据供下一个reduce进行fetch。 该阶段可以单独提交。 - ResultStage 结果阶段直接执行rdd的action操作。 对一些分区应用计算函数（不一定需要在所有分区进行计算，比如说first()，take(3)）。 2、Task：运行在一个节点上，实的 一个task包含一个RDD整个的变换的过程 从最后一个RDD的每个分区往前找他的依赖，就是它的任务;最后一个RDD的分区数就是该阶段的task数 是spark执行单位，有两种类型。 - ShuffelMapTask 在ShuffleMapStage由多个ShuffleMapTask组成。 - ResultTask ResultStage由多个ResultTask组成，结果任务直接task后，将结果回传给driver。 3、job 一个action就是一个job 4、Application 一个应用可含多个job。
5、SparkContext
spark上下文是spark程序的主入口点，表示到spark集群的连接。可以创建RDD、累加器和广播变量。
每个jvm只能有个active的上下文，如果要创建新的上下文，必须stop掉原来的。