1.spark任务提交阶段划分

spark提交任务分为五个状态，五个状态之间的有四个转换过程：
（1）根据代码中的Transformations确定RDD。
（2）根据RDD确定RDD的类型和它们之间的血统关系，生成一个DAG。
（3）将DAG提交给DAGScheduler来划分出不同的task，以及task执行顺序和依赖关系。
（4）TaskScheduler调度任务，采用集群中配置的调度方式完成task调度。最后任务的执行交给了worker

注意：当任务发生执行失败的时候，taskSchduler负责开启一个新的task去继续执行那个任务。哪个先返回结果则停止。

2.wordcount的执行过程

（1）根据wordcount代码可以划分为：
HadoopRDD(textFile())->MapPartitionsRDD(flatMap())->MapPartitionsRDD(map())->ShuffledRDD(reduceByKey())->MapPartitionsRDD(saveAsTextFile())

 sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile(args(1))

（2）stage：明显，wordcount的执行流程分为两个stage，因为产生了一次shuffle，左右一边一个stage。
（3）task：某个stage中的在同一个partitioner中完成的任务被划分为了一个task。

3.stage划分

宽依赖是划分Stage的依据。

问：为什么图中有三个stage？
答：G的执行必须要以F和B的结果作为依赖，不仅要B执行结束，F也要执行结束。因此B和F分为两个stage1和stage2产生的结果为stage3。