继上篇《Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈》之后，我们继续来看第二阶段--Stage划分。

        Stage划分的大体流程如下图所示：

        前面提到，对于JobSubmitted事件，我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理。那么我们先来看下代码：

// 处理Job提交的函数
  private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int,
      finalRDD: RDD[_],
      func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,
      partitions: Array[Int],
      callSite: CallSite,
      listener: JobListener,
      properties: Properties) {
    var finalStage: ResultStage = null
    
    // 利用最后一个RDD（finalRDD），创建最后的stage对象：finalStage
    try {
      // New stage creation may throw an exception if, for example, jobs are run on a
      // HadoopRDD whose underlying HDFS files have been deleted.
      // 根据最后一个RDD获取最后的stage
      finalStage = newResultStage(finalRDD, func, partitions, jobId, callSite)
    } catch {
      case e: Exception =>
        logWarning("Creating new stage failed due to exception - job: " + jobId, e)
        listener.jobFailed(e)
        return
    }

    // 创建一个ActiveJob对象
    val job = new ActiveJob(jobId, finalStage, callSite, listener, properties)
    
    // 清除RDD分区位置缓存
    // private val cacheLocs = new HashMap[Int, IndexedSeq[Seq[TaskLocation]]]
    clearCacheLocs()
    
    // 调用logInfo()方法记录日志信息
    logInfo("Got job %s (%s) with %d output partitions".format(
      job.jobId, callSite.shortForm, partitions.length))
    logInfo("Final stage: " + finalStage + " (" + finalStage.name + ")")
    logInfo("Parents of final stage: " + finalStage.parents)
    logInfo("Missing parents: " + getMissingParentStages(finalStage))

    val jobSubmissionTime = clock.getTimeMillis()
    
    // 将jobId-->ActiveJob的对应关系添加到HashMap类型的数据结构jobIdToActiveJob中去
    jobIdToActiveJob(jobId) = job
    
    // 将ActiveJob添加到HashSet类型的数据结构activeJobs中去
    activeJobs += job
    
    finalStage.setActiveJob(job)
    
    //2 获取stageIds列表
    // jobIdToStageIds存储的是jobId--stageIds的对应关系
    // stageIds为HashSet[Int]类型的
    // jobIdToStageIds在上面newResultStage过程中已被处理
    val stageIds = jobIdToStageIds(jobId).toArray
    // stageIdToStage存储的是stageId-->Stage的对应关系
    val stageInfos = stageIds.flatMap(id => stageIdToStage.get(id).map(_.latestInfo))
    
    listenerBus.post(
      SparkListenerJobStart(job.jobId, jobSubmissionTime, stageInfos, properties))
    
    // 提交最后一个stage
    submitStage(finalStage)

    // 提交其他正在等待的stage
    submitWaitingStages()
  }

        这个handleJobSubmitted()方法一共做了这么几件事：

        第一，调用newResultStage()方法，生成Stage，包括最后一个Stage：ResultStage和前面的Parent Stage：ShuffleMapStage；

        第二，创建一个ActiveJob对象job；

        第三，清除RDD分区位置缓存；

        第四，调用logInfo()方法记录日志信息；

        第五，维护各种数据对应关系涉及到的数据结构：

        （1）将jobId-->ActiveJob的对应关系添加到HashMap类型的数据结构jobIdToActiveJob中去；

        （2）将ActiveJob添加到HashSet类型的数据结构activeJobs中去；

        第六，提交Stage；

        下面，除了提交Stage留在第三阶段外，我们挨个分析第二阶段的每一步。

        首先是调用newResultStage()方法，生成Stage，包括最后一个Stage：ResultStage和前面的Parent Stage：ShuffleMapStage。代码如下：

/**
   * Create a ResultStage associated with the provided jobId.
   * 用提供的jobId创建一个ResultStage
   */
  private def newResultStage(
      rdd: RDD[_],
      func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,
      partitions: Array[Int],
      jobId: Int,
      callSite: CallSite): ResultStage = {
    
    // 根据fianl RDD获取parent stage及id，这个id为ResultStage的stageId
    val (parentStages: List[Stage], id: Int) = getParentStagesAndId(rdd, jobId)
    
    // 创建一个ResultStage，即为整个Job的finalStage
    // 参数：id为stage的id，rdd为stage中最后一个rdd，func为在分区上执行的函数操作，
    // partitions为rdd中可以执行操作的分区，parentStages为该stage的父stages，jobId为该stage
    val stage = new ResultStage(id, rdd, func, partitions, parentStages, jobId, callSite)
    
    // 将stage加入到stageIdToStage中
    stageIdToStage(id) = stage
    
    // 更新数据结构jobIdToStageIds
    updateJobIdStageIdMaps(jobId, stage)
    
    // 返回stage
    stage
  }

        首先，根据fianl RDD获取parent stages及id，这个id为ResultStage的stageId；

        其次，创建一个ResultStage，即为整个Job的finalStage；

        然后，将stage加入到数据结构stageIdToStage中；

        接着，更新数据结构jobIdToStageIds；

        最后，返回这个ResultStage。

        我们一步步来看。首先调用getParentStagesAndId()方法，根据fianl RDD获取parent stages及id，这个id为ResultStage的stageId。代码如下：

/**
   * Helper function to eliminate some code re-use when creating new stages.
   */
  private def getParentStagesAndId(rdd: RDD[_], firstJobId: Int): (List[Stage], Int) = {
    // 获取parent stages
    val parentStages = getParentStages(rdd, firstJobId)
    
    // 获取下一个stageId，为AtomicInteger类型，getAndIncrement()能保证原子操作
    val id = nextStageId.getAndIncrement()
    
    // 返回parentStages和id
    (parentStages, id)
  }

        这个id即为下一个stageId，通过AtomicInteger类型的getAndIncrement()获得，能够保证原子性。继续分析getParentStages()方法，通过它来获取final RDD的parent stage。代码如下：

/**
   * Get or create the list of parent stages for a given RDD.  The new Stages will be created with
   * the provided firstJobId.
   */
  private def getParentStages(rdd: RDD[_], firstJobId: Int): List[Stage] = {
    // 用HashSet存储parents stage
    val parents = new HashSet[Stage]
    
    // 用HashSet存储已经被访问过的RDD
    val visited = new HashSet[RDD[_]]
    
    // We are manually maintaining a stack here to prevent StackOverflowError
    // caused by recursively visiting
    // 存储需要被处理的RDD。Stack中得RDD都需要被处理
    val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
    
    // 定义一个visit函数，根据传入的RDD，如果之前没有处理过，标记为已处理，循环此RDD的依赖关系dependencies
    // 如果是ShuffleDependency，获取其parents；如果不是，则说明为同一stage，并压入Stack：waitingForVisit顶部
    def visit(r: RDD[_]) {
      if (!visited(r)) {// visited中没有的话
        // 将RDD r加入到visited，表示已经处理过了
        visited += r
        
        // Kind of ugly: need to register RDDs with the cache here since
        // we can't do it in its constructor because # of partitions is unknown
        // 循环Rdd r的依赖关系
        for (dep <- r.dependencies) {
          dep match {
            case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
              // 如果是ShuffleDependency，获取其parents，添加到parents中去
              parents += getShuffleMapStage(shufDep, firstJobId)
            case _ =>
              // 否则，属于同一个stage，压入Stack顶部，后续再递归处理
              waitingForVisit.push(dep.rdd)
          }
        }
      }
    }
    
    // 将rdd压入Stack顶部
    waitingForVisit.push(rdd)
    
    // 循环waitingForVisit，弹出每个rdd
    while (waitingForVisit.nonEmpty) {
      // 调用visit()方法，处理每个rdd
      visit(waitingForVisit.pop())
    }
    
    // 返回得到的parents列表
    parents.toList
  }

        getParentStages()方法在其内部定义了如下数据结构：

        parents：用HashSet存储parents stages，即finalRDD的所有parent stages，也就是ShuffleMapStage；

        visited：用HashSet存储已经被访问过的RDD，在RDD被处理前先存入该HashSet，保证存储在里面的RDD将不会被重复处理；

        waitingForVisit：存储需要被处理的RDD。Stack中得RDD都需要被处理。

        getParentStages()方法在其内部还定义了一个visit()方法，传入一个RDD，如果之前没有处理过，标记为已处理，并循环此RDD的依赖关系dependencies，如果是ShuffleDependency，调用getShuffleMapStage()方法获取其parent stage；如果不是，则说明为同一stage，并压入Stack：waitingForVisit顶部，等待后续通过visit()方法处理。所以，getParentStages()方法从finalRDD开始，逐渐往上查找，如果是窄依赖，证明在同一个Stage中，继续往上查找，如果是宽依赖，通过getShuffleMapStage()方法获取其parent stage，就能得到整个Job中所有的parent stages，也就是ShuffleMapStage。

        接下来，我们看下getShuffleMapStage()方法的实现。代码如下：

/**
   * Get or create a shuffle map stage for the given shuffle dependency's map side.
   * 针对给定的shuffle dependency的map端，获取或者创建一个ShuffleMapStage
   */
  private def getShuffleMapStage(
      shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _],
      firstJobId: Int): ShuffleMapStage = {
    
    // 从数据结构shuffleToMapStage中根据shuffleId获取，如果有直接返回，否则
    // 获取ShuffleDependency中的rdd，调用getAncestorShuffleDependencies()方法，
    // 循环每个parent，调用newOrUsedShuffleStage()方法，创建一个新的ShuffleMapStage，
    // 并加入到数据结构shuffleToMapStage中去
    // 
    // 它的定义为：private[scheduler] val shuffleToMapStage = new HashMap[Int, ShuffleMapStage]
    shuffleToMapStage.get(shuffleDep.shuffleId) match {
      case Some(stage) => stage // 有则直接返回
      case None => // 没有
        // We are going to register ancestor shuffle dependencies
        // 调用getAncestorShuffleDependencies()方法，传入ShuffleDependency中的rdd
        
        // 发现还没有在shuffleToMapStage中注册的祖先shuffle dependencies
        getAncestorShuffleDependencies(shuffleDep.rdd).foreach { dep =>
          // 并循环返回的parents，调用newOrUsedShuffleStage()方法，创建一个新的ShuffleMapStage，
          // 并加入到数据结构shuffleToMapStage中去
          shuffleToMapStage(dep.shuffleId) = newOrUsedShuffleStage(dep, firstJobId)
        }
        
        // Then register current shuffleDep
        // 最后注册当前shuffleDep，并加入到数据结构shuffleToMapStage中，返回stage
        val stage = newOrUsedShuffleStage(shuffleDep, firstJobId)
        shuffleToMapStage(shuffleDep.shuffleId) = stage
        stage
    }
  }

        从getShuffleMapStage()方法的注释就能看出，这个方法的主要作用就是针对给定的shuffle dependency的map端，获取或者创建一个ShuffleMapStage。为何是Get or create呢？通过源码得知，getShuffleMapStage()方法首先会根据shuffleDep.shuffleId从数据结构shuffleToMapStage中查找哦是否存在对应的stage，如果存在则直接返回，如果不存在，则调用newOrUsedShuffleStage()方法创建一个Stage并添加到数据结构shuffleToMapStage中，方便后续需要使用此Stage者直接使用。在此之前，会根据入参ShuffleDependency的rdd发现还没有在shuffleToMapStage中注册的祖先shuffle dependencies，然后遍历每个ShuffleDependency，调用newOrUsedShuffleStage()方法为每个ShuffleDependency产生Stage并添加到数据结构shuffleToMapStage中。

        下面，我们看下这个getAncestorShuffleDependencies()方法的实现，代码如下：

/** Find ancestor shuffle dependencies that are not registered in shuffleToMapStage yet */
  // 根据传入的RDD，发现还没有在shuffleToMapStage中未注册过的祖先shuffle dependencies
  private def getAncestorShuffleDependencies(rdd: RDD[_]): Stack[ShuffleDependency[_, _, _]] = {
    
    // 存放parents的栈：Stack
    val parents = new Stack[ShuffleDependency[_, _, _]]
    
    // 存放已经处理过的RDD的哈希表：HashSet
    val visited = new HashSet[RDD[_]]
    
    // We are manually maintaining a stack here to prevent StackOverflowError
    // caused by recursively visiting
    // 存放等待调用visit的RDD的栈：Stack
    val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
    
    // 定义方法visit()
    def visit(r: RDD[_]) {
      if (!visited(r)) {// 如果之前没有处理过
        visited += r // 标记为已处理
        
        // 循环RDD的所有依赖
        for (dep <- r.dependencies) {
          dep match {
            case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] => // 如果是ShuffleDependency
              // 如果shuffleToMapStage中没有，添加到parents中
              if (!shuffleToMapStage.contains(shufDep.shuffleId)) {
                parents.push(shufDep)
              }
            case _ =>
          }
          
          // 将该dependence的rdd压入waitingForVisit栈顶部
          waitingForVisit.push(dep.rdd)
        }
      }
    }

    // 将RDD压入到waitingForVisit顶部
    waitingForVisit.push(rdd)
    // 循环waitingForVisit，针对每个RDD调用visit()方法
    while (waitingForVisit.nonEmpty) {
      visit(waitingForVisit.pop())
    }
    
    // 返回parents
    parents
  }

        通过代码我们可以发现，它和getParentStages()方法的代码风格非常相似。在其内部也定义了三个数据结构：

        parents：存放parents的栈，即Stack，用于存放入参RDD的在shuffleToMapStage中未注册过的祖先shuffle dependencies；

        visited：存放已经处理过的RDD的哈希表，即HashSet；

        waitingForVisit：存放等待被处理的RDD的栈，即Stack；

        定义了一个visit()方法，入参为RDD，针对传入的RDD，如果之前没有处理过则标记为已处理，并循环RDD的所有依赖，如果是如果是ShuffleDependency，并且其依赖的shuffleId在shuffleToMapStage中没有，添加到parents中，否则直接跳过，最后无论为何种Dependency，都将该dependence的rdd压入waitingForVisit栈顶部，等待后续处理。

        接下来，我们再看下newOrUsedShuffleStage()方法，其代码如下：

/**
   * Create a shuffle map Stage for the given RDD.  The stage will also be associated with the
   * provided firstJobId.  If a stage for the shuffleId existed previously so that the shuffleId is
   * present in the MapOutputTracker, then the number and location of available outputs are
   * recovered from the MapOutputTracker
   *
   * 为给定的RDD创建一个ShuffleStage
   */
  private def newOrUsedShuffleStage(
      shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _],
      firstJobId: Int): ShuffleMapStage = {
    
    // 从shuffleDep中获取RDD 
    val rdd = shuffleDep.rdd
    
    // 获取RDD的分区个数，即未来的task数目
    val numTasks = rdd.partitions.length
    
    // 构造一个ShuffleMapStage实例
    val stage = newShuffleMapStage(rdd, numTasks, shuffleDep, firstJobId, rdd.creationSite)
    
    
    if (mapOutputTracker.containsShuffle(shuffleDep.shuffleId)) {
      // 如果mapOutputTracker中存在
    
      // 根据shuffleId从mapOutputTracker中获取序列化的多个MapOutputStatus对象
      val serLocs = mapOutputTracker.getSerializedMapOutputStatuses(shuffleDep.shuffleId)
      
      // 反序列化
      val locs = MapOutputTracker.deserializeMapStatuses(serLocs)
      
      // 循环
      (0 until locs.length).foreach { i =>
        if (locs(i) ne null) {
          // locs(i) will be null if missing
          // 将
          stage.addOutputLoc(i, locs(i))
        }
      }
    } else {
      // 如果mapOutputTracker中不存在，注册一个
    
      // Kind of ugly: need to register RDDs with the cache and map output tracker here
      // since we can't do it in the RDD constructor because # of partitions is unknown
      logInfo("Registering RDD " + rdd.id + " (" + rdd.getCreationSite + ")")
      // 注册的内容为
      // 1、根据shuffleDep获取的shuffleId；
      // 2、rdd中分区的个数
      mapOutputTracker.registerShuffle(shuffleDep.shuffleId, rdd.partitions.length)
    }
    stage
  }

        这个方法的主要完成了以下两件事：

        1、构造一个ShuffleMapStage实例stage；

        2、判断是否在mapOutputTracker中存在：

           （1）如果不存在，调用mapOutputTracker的registerShuffle()方法注册一个，注册的内容为根据shuffleDep获取的shuffleId和rdd中分区的个数；

           （2）如果存在，根据shuffleId从mapOutputTracker中获取序列化的多个MapOutputStatus对象，反序列化后循环，逐个添加到stage中。

        紧接着，看下newShuffleMapStage()方法，其代码如下：

/**
   * Create a ShuffleMapStage as part of the (re)-creation of a shuffle map stage in
   * newOrUsedShuffleStage.  The stage will be associated with the provided firstJobId.
   * Production of shuffle map stages should always use newOrUsedShuffleStage, not
   * newShuffleMapStage directly.
   */
  private def newShuffleMapStage(
      rdd: RDD[_],
      numTasks: Int,
      shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _],
      firstJobId: Int,
      callSite: CallSite): ShuffleMapStage = {
    
    // 获得parentStages和下一个stageId
    val (parentStages: List[Stage], id: Int) = getParentStagesAndId(rdd, firstJobId)
    
    // 创建一个ShuffleMapStage
    val stage: ShuffleMapStage = new ShuffleMapStage(id, rdd, numTasks, parentStages,
      firstJobId, callSite, shuffleDep)

    // 将stage加入到数据结构stageIdToStage
    stageIdToStage(id) = stage
    updateJobIdStageIdMaps(firstJobId, stage)
    stage
  }

        可以发现，这个方法也调用了getParentStagesAndId()方法，这样，就形成了一个递归，按照RDD的依赖关系，由后往前，逐渐生成Stage。代码剩余的部分就是创建一个ShuffleMapStage，并将stage加入到数据结构stageIdToStage，以及调用updateJobIdStageIdMaps()方法更新相关数据结构。这个updateJobIdStageIdMaps()方法留待下面分析。

        下面，简单看下mapOutputTracker注册的代码。

// 注册shuffle
  def registerShuffle(shuffleId: Int, numMaps: Int) {
    // 将shuffleId、numMaps大小和MapStatus类型的Array数组的映射关系，放入mapStatuses中
    // mapStatuses为TimeStampedHashMap[Int, Array[MapStatus]]类型的数据结构
    if (mapStatuses.put(shuffleId, new Array[MapStatus](numMaps)).isDefined) {
      throw new IllegalArgumentException("Shuffle ID " + shuffleId + " registered twice")
    }
  }

        很简单，将shuffleId、numMaps大小和MapStatus类型的Array数组的映射关系，放入mapStatuses中，mapStatuses为TimeStampedHashMap[Int, Array[MapStatus]]类型的数据结构。
       经历了这多又长又大篇幅的叙述，现在返回newResultStage()方法，在通过getParentStagesAndId()方法获取parent stages及其result stage的id后，紧接着创建一个ResultStage，并将stage加入到stageIdToStage中，最后在调用updateJobIdStageIdMaps()更新数据结构jobIdToStageIds后，返回stage。

        下面，简单看下updateJobIdStageIdMaps()方法。代码如下：

/**
   * Registers the given jobId among the jobs that need the given stage and
   * all of that stage's ancestors.
   */
  private def updateJobIdStageIdMaps(jobId: Int, stage: Stage): Unit = {
    // 定义一个函数updateJobIdStageIdMapsList()
    def updateJobIdStageIdMapsList(stages: List[Stage]) {
      
      if (stages.nonEmpty) {
        
        // 获取列表头元素
        val s = stages.head
        
        // 将jobId添加到Stage的jobIds中
        s.jobIds += jobId
        
        // 更新jobIdToStageIds，将jobId与stageIds的对应关系添加进去
        jobIdToStageIds.getOrElseUpdate(jobId, new HashSet[Int]()) += s.id
        
        val parents: List[Stage] = getParentStages(s.rdd, jobId)
        
        val parentsWithoutThisJobId = parents.filter { ! _.jobIds.contains(jobId) }
        updateJobIdStageIdMapsList(parentsWithoutThisJobId ++ stages.tail)
      }
    }
    // 调用函数updateJobIdStageIdMapsList()
    updateJobIdStageIdMapsList(List(stage))
  }

        这个方法的实现比较简单，在其内部定义了一个函数updateJobIdStageIdMapsList()，首选传入result stage，将jobId添加到stage的jobIds中，更新jobIdToStageIds，将jobId与stageIds的对应关系添加进去，然后根据给定stage的RDD获取其parent stages，过滤出不包含此JobId的parents stages，再递归调用updateJobIdStageIdMapsList()方法，直到全部stage都处理完。

        至此，第二阶段Stage划分大体流程已分析完毕，有遗漏或不清楚的地方，以后再查缺补漏以及细化及更正错误。