1、stage：虛的
一組rdd構成的鏈條
並行的task集合，同一stage的所有任務有著相同的shuffle依賴。
階段的劃分按照shuffle標記來進行的。
乙個階段含多個rdd，先有rdd後有stage
乙個階段含多個task
stage通過shuffledependency劃分，乙個stage都是narrowdependency
階段型別有兩種，shufflemapstage和resultstage。
-shufflemapstage
中間環節
該階段任務的結果是下乙個階段任務的輸入。需要跟蹤每個分割槽所在的節點。
任務執行期間的中間過程，儲存task的輸出資料供下乙個reduce進行fetch。
該階段可以單獨提交。
-resultstage
結果階段直接執行rdd的action操作。
對一些分割槽應用計算函式（不一定需要在所有分割槽進行計算，比如說first()，take(3)）。
2、task：執行在乙個節點上，實的
乙個task包含乙個rdd整個的變換的過程
從最後乙個rdd的每個分割槽往前找他的依賴，就是它的任務;最後乙個rdd的分割槽數就是該階段的task數
是spark執行單位，有兩種型別。
-shuffelmaptask
在shufflemapstage由多個shufflemaptask組成。
-resulttask
resultstage由多個resulttask組成，結果任務直接task後，將結果回傳給driver。
3、job
乙個action就是乙個job
4 乙個應用可含多個job。
5、sparkcontext
spark上下文是spark程式的主入口點，表示到spark集群的連線。可以建立rdd、累加器和廣播變數。每個jvm只能有個active的上下文，如果要建立新的上下文，必須stop掉原來的。
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