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1.RDD。弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。
2.依赖关系。RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄依赖 ②宽依赖
①针对窄依赖：父RDD的分区和子RDD的分区关系是：一对一
窄依赖不会发生Shuffle，执行效率高，spark框架底层会针对多个连续的窄依赖执行流水线优化，从而提高性能。例如 map flatMap等方法都是窄依赖方法
②针对宽依赖：父RDD的分区和子RDD的分区关系是：一对多
宽依赖会产生shuffle，会产生磁盘读写，无法优化。
3.DAG。有向无环图，当一整条RDD的依赖关系形成之后，就形成了一个DAG。一般来说，一个DAG，最后都至少会触发一个Action操作，触发执行。一个Action对应一个Job任务。
4.Stage。一个DAG会根据RDD之间的依赖关系进行Stage划分，流程是：以Action为基准，向前回溯，遇到宽依赖，就形成一个Stage。遇到窄依赖，则执行流水线优化（将多个连续的窄依赖放到一起执行）
5.task。任务。一个分区对应一个task。可以这样理解：一个Stage是一组Task的集合
6.RDD的Transformation（变换）操作：懒执行，并不会立即执行
7.RDD的Action(执行）操作：触发真正的执行