Spark源码分析之三：Stage划分
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...
