前几天搞清楚了spark是如何并行计算的，今天才想起来要记录一下，为什么突然搞清楚了?因为在此之前我才彻彻底底清楚了spark中RDD的前世今生，因为之前对RDD的概念模糊，所以导致对其余相关知识也是一知半解。
这是我上一篇结合hdfs对RDD的一个讲解(如果不明白，建议先看）:对spark中RDD的partition通俗易懂的介绍
wordCount示意图
上图乃是一个非常传统的wordCount示意图，在这个程序中，Driver会把该application切分为多个job，因为每执行到一个action操作就会创建一个job，所以该程序只会有一个job，至于什么是action操作，道友网上找找就好，介绍这个东西的比比皆是。
随后，我们会有一个叫做DAGScheduler调度器的东西将上述的job切分为多个stage，从上图不难看出，stage的切分是通过宽依赖来切分的。
再随后，我们上述的每个stage下就会创建个TaskSet，这时，我们又有一个叫TaskScheduler的调度器将我们TaskSet中的每个task分配到各个worker上去执行，至于怎么分配，我上面的文章链接也说过。待执行完毕，返回Driver去汇总或存储。
可能有人还是对job，stage，task三者的关系不是很清楚，那么我们看下图。
层次划分关系
上述应该讲的很明确了，唯一没有说到的就是这个stage下的任务是如何划分的，stage下的每一个task实则对应操作RDD内的一个partition。所以说，浏览此文章之前应该先看一遍上方链接文章。
(如果对您有所帮助话，那就点个赞吧，嘻嘻~~)
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