spark- ResultStage 和 ShuffleMapStage介绍

在 Spark 的 DAG 调度模型中，Stage 被划分为 ResultStage 和 ShuffleMapStage 两类，它们的核心区别在于在计算流程中的角色和数据输出方式。以下是详细解析：

1. ShuffleMapStage（中间阶段）

1.1 作用

• 为后续 Stage 准备数据：负责处理 Shuffle 操作的上游数据，输出结果会被分区并写入磁盘（或内存），供下游 Stage 读取。
• 典型场景：所有需要 Shuffle 的操作（如 groupByKey、reduceByKey、join 等）。

1.2 核心特性

特性	说明
输出数据	写入 Shuffle 文件（存储在 Executor 本地或分布式存储）
依赖关系	可能有多个下游 Stage 依赖它（宽依赖）
任务类型	生成 ShuffleMapTask，任务完成后会返回 MapStatus（记录输出文件位置）
生命周期	临时性阶段，数据被下游消费后即可释放

1.3 示例

# 以下操作会生成 ShuffleMapStage
rdd = sc.parallelize([(1, "A"), (2, "B"), (1, "C")])
shuffled = rdd.groupByKey()  # 触发Shuffle

执行流程：

1. 上游数据按 Key 分区 → 2. 写入本地 Shuffle 文件 → 3. 下游 Stage 拉取数据

2. ResultStage（最终结果阶段）

2.1 作用

• 生成最终结果：执行 Action 操作（如 count()、collect()、saveAsTextFile()），将计算结果返回 Driver 或写入外部存储。
• 典型场景：所有触发作业执行的 Action 操作。

2.2 核心特性

特性	说明