Spark的stage如何划分？在源码中是怎么判断属于ShuGle Map Stage或Result Stage的 ？
Spark 中的作业被划分为多个阶段（stages），每个阶段由一系列任务组成，这些任务在集群的不同节点上并行执行。Stage 的划分基于数据的依赖关系，主要有两种类型的 Stage：Shuffle Map Stage 和 Result Stage。以下是 Stage 划分的原则以及源码中如何判断它们的概述：
Stage 的划分原则
- 基于窄依赖和宽依赖：
- 窄依赖（Narrow Dependency）：每个父 RDD 的分区最多被一个子 RDD 的分区所使用。例如，
map和filter操作产生窄依赖。 - 宽依赖（Wide Dependency）：一个父 RDD 的分区可能被多个子 RDD 的分区所使用。例如，
groupBy和reduceByKey操作产生宽依赖。
- 窄依赖（Narrow Dependency）：每个父 RDD 的分区最多被一个子 RDD 的分区所使用。例如，
- Stage 的边界：
- 每个宽依赖都会成为一个新 Stage 的起点。
- 窄依赖不会产生新的 Stage，而是将操作合并到当前 Stage。
Shuffle Map Stage 和 Result Stage
- Shuffle Map Stage：
- 这类 Stage 通常涉及宽依赖，需要进行数据的 Shuffle。
- 它的主要任务是为后续的 Shuffle 操作准备数据。
- 在源码中，当一个 Stage 的输出是为下一个 Stage 的 Shuffle 提供数据时，该 Stage 被标记为 Shuffle Map Stage。
- Result Stage：
- 这是最终的 Stage，用于产生作业的结果。
- 它通常在作业的末尾，执行行动操作（如
collect、count等）。 - 在源码中，当一个 Stage 的目的是完成行动操作并产生最终结果时，它被标记为 Result Stage。
在源码中的判断
在 Spark 源码中，这些判断主要发生在 DAG 调度过程中。Spark 使用有向无环图（DAG）来表示作业的各个阶段及其依赖关系。在 DAGScheduler 中，它会分析 RDD 的依赖关系，根据宽依赖和窄依赖的不同，将 DAG 划分为多个 Stage，并确定每个 Stage 的类型。
- 对于 Shuffle Map Stage，源码中会检查 Stage 是否包含需要进行 Shuffle 的操作，如
reduceByKey。 - 对于 Result Stage，源码中会检查 Stage 是否关联到行动操作，并生成最终结果。
这种划分使得 Spark 能够有效地管理和优化数据处理过程，尤其是在处理大规模数据集时，合理的 Stage 划分和调度对于提高性能至关重要。