简述为什么要划分Stage ？
在 Spark 中，将作业划分为不同的 Stage 是为了优化数据处理和资源管理。这种划分主要是由于数据的 Shuffle 需求所驱动的，具体原因包括：
- 处理宽依赖（Shuffle 依赖）：在 Spark 中，某些操作（如
groupBy()或reduceByKey()）需要将数据集重新分布，以便具有相同键的数据可以聚集在一起进行处理。这种数据重新分布的过程称为 Shuffle。由于 Shuffle 需要大量的网络传输和磁盘 I/O，它是资源密集型的。因此，Spark 通过将作业分为 Stage 来有效管理 Shuffle 过程。 -
优化任务调度和执行：通过划分 Stage，Spark 能够更好地管理和调度任务。每个 Stage 包含了一组可以并行执行的任务，这些任务不需要等待其他 Stage 的任务完成。这样的划分使得 Spark 可以在等待 Shuffle 数据时执行其他 Stage 的任务，从而提高了整体的资源利用率和处理速度。
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容错和重试机制：Stage 的划分还有助于提高 Spark 的容错性。如果一个 Task 失败，Spark 只需要重新运行该 Stage 的失败任务，而不是整个作业。这样可以减少因为单个任务失败而导致的重计算量。
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优化计算过程：Stage 的划分允许 Spark 对每个 Stage 内的任务进行管道化处理（即串行执行），这可以减少内存占用并提高处理速度。同时，Spark 也可以根据每个 Stage 的特点进行特定的优化，如缓存中间结果以减少 I/O 操作。
总之，通过将作业分为不同的 Stage，Spark 能够更有效地处理大规模数据集，同时提高资源利用率、处理速度和容错能力。