spark多階段任務

import org.apache.spark.rdd.rdd

val lines: rdd[string] = sc.parallelize(list("a b c","a b d"),3)
//切分壓平
val words: rdd[string] = lines.flatmap(_.split(" "))
//將單詞和1組合
val wordandone: rdd[(string, int)] = words.map((_, 1))
val reduced: rdd[(string, int)] = wordandone.reducebykey((x, y) => )
//排序
val sorted: rdd[(string, int)] = reduced.sortby(_._1, true)
// val sorted: rdd[(string, int)] = reduced.sortbykey(true)
val array = sorted.collect();

驚訝發現執行sortby就開始工作了，所以sortby也是action

先看第乙個job 即job-0，sortbykey觸發的

job-0分成兩個階段，由於reducebykey寬依賴來劃分的（是否寬依賴都會shuffle？），階段一用時2s，shuffle 寫入，階段二0.2s，shuffle讀，階段1執行完才會執行階段2

executor上的task time是所執行task的總和，不代表executor的實際執行時間 

各階段總耗時在下圖可以看到

第二個job 及collect action

由於第乙個階段，在前乙個job執行時階段結果已經write到磁碟中，所以直接跳過，初始rdd時給了三個分片，後續沒有做重分割槽，所以每個階段都是三個分片，對應三個任務

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