RDD的血缘关系

RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建 RDD 的一系列 Lineage （血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD 的 Lineage 会记录 RDD 的元数据信息和转 换行为，当该 RDD 的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

RDD 依赖关系

这里所谓的依赖关系，其实就是两个相邻 RDD 之间的关系。

RDD 窄依赖

窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用， 窄依赖我们形象的比喻为独生子女。

RDD 宽依赖

宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。

RDD 阶段划分

DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向， 不会闭环。例如，DAG 记录了 RDD 的转换过程和任务的阶段。

RDD 任务划分

RDD 任务切分中间分为：Application、Job、Stage 和 Task
1， Application：初始化一个 SparkContext 即生成一个 Application；
2， Job：一个 Action 算子就会生成一个 Job；
3， Stage：Stage 等于宽依赖(ShuffleDependency)的个数加 1；
4， Task：一个 Stage 阶段中，最后一个 RDD 的分区个数就是 Task 的个数。
注意：Application->Job->Stage->Task 每一层都是 1 对 n 的关系。

遇到一次宽依赖，就会划分一个stage。
因此spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。