简述Spark的任务执行流程 ？
Spark 的任务执行流程可以分为以下几个主要步骤：
- 创建 RDD（弹性分布式数据集）：Spark 程序的第一步通常是创建一个 RDD，这可以通过读取外部数据源（如 HDFS、S3等）或将现有的 Scala/Java/Python 集合转换为 RDD 来实现。
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RDD 转换：创建 RDD 后，可以对其进行各种转换操作，如
map、filter、reduceByKey等。这些转换是惰性执行的，也就是说，它们只有在需要结果的时候才会执行。 -
行动操作：要触发实际的计算，需要调用行动操作（action），如
collect、count、saveAsTextFile等。行动操作会触发 Spark 作业的提交。 -
作业调度：当行动操作被调用时，Spark 上下文会提交一个作业。Spark 会将作业分解为一系列阶段（stage），阶段之间由宽依赖（例如 Shuffle）分隔。
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任务分配：在每个阶段内，Spark 会根据分区数创建任务（task）。这些任务会被分配到集群中的不同节点上执行。
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任务执行：各节点上的执行器（executor）开始执行任务。这包括读取数据、执行 RDD 转换和行动操作，并将结果返回给 Spark 上下文。
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Shuffle 过程：如果操作需要跨分区移动数据（如
reduceByKey），则会进行 Shuffle 过程。Shuffle 是一个复杂的过程，涉及跨节点的数据传输。 -
结果返回：最终，结果会被发送回到发起行动操作的 Spark 上下文，或者被写入到外部存储系统中。
整个过程中，Spark 会尽量在内存中处理数据以提高效率，但也支持磁盘备份以处理大数据集。例如，一个典型的应用场景是数据聚合：首先通过 map 操作来转换数据，然后通过 reduceByKey 来进行聚合操作，最后使用 collect 或其他行动操作来获取最终结果。这个流程涵盖了从数据读取、处理到结果获取的整个过程。