简述Spark的阶段划分流程 ？
Spark的阶段划分流程是其核心的任务调度和执行机制的一部分。这个流程主要涉及将一个完整的Spark作业分解为多个阶段（Stages），每个阶段包含了一组可以并行执行的任务。具体流程如下：
- DAG构建：当Spark作业被提交时，首先根据用户编写的程序构建出一个有向无环图（DAG）。这个DAG表示了RDDs（弹性分布式数据集）之间的转换关系和依赖关系。
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宽依赖识别：在DAG中，Spark识别出所谓的“宽依赖”（例如，Shuffle操作）。这些宽依赖是阶段划分的关键点。当一个操作依赖于多个RDD或者需要将数据进行重组时（比如通过key进行汇总），就会产生宽依赖。
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阶段划分：基于宽依赖，Spark将DAG划分为多个阶段。每个宽依赖的边界都会产生一个新的阶段。阶段内的任务是可以并行执行的，因为他们之间没有宽依赖。
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任务生成：在每个阶段内部，Spark根据RDD的分区来生成任务（Task）。每个任务处理RDD的一个分区。这些任务是阶段内实际执行的工作单元。
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阶段提交：阶段按照依赖顺序提交执行。先执行的阶段的输出通常是后续阶段的输入。
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迭代处理：在某些应用场景中，比如迭代机器学习算法，Spark会重复执行某些阶段，利用其内存计算的特点来提高效率。
通过这个流程，Spark能够有效地组织和调度复杂的数据处理作业，确保资源的高效利用和作业的快速完成。阶段划分的优化对于整个作业的性能有着直接的影响。