Spark内存迭代计算
一、宽窄依赖
窄依赖：父RDD的一个分区数据全部发往子RDD的一个分区
宽依赖：父RDD的一个分区数据发往子RDD的多个分区，也称为shuffle
二、Spark是如何进行内存计算的？DAG的作用？Stage阶段划分的作用？
（1）Spark生成DAG图
（2）基于宽窄依赖对DAG图进行阶段划分
（3）每个stage内部都是窄依赖，窄依赖内，前后形成1：1的分区关系，一个stage的多个并行任务就成为了多个内存迭代计算管道
（4）这些内存迭代计算的管道，就是一个个具体的执行Task
（5）一个Task是一个具体的线程，任务跑在一个线程之中，就是走内存计算了。
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