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sc.parallelize([(1, 2), (1, 3)

[单选题]

sc.parallelize([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 1)]).reduceByKey(lambda x, y : x + y).count().collect()操作中会产生多少个 stage（）

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之渊

首先获取list里面的每个元素，不管有没有map都算开始第一个阶段，stage1

接着reducebykey 肯定shuffle 了。因此就有一个 stage2 了

而后面的count 计算是可以并行处理的，也就是每个key的总数互相之间计算并没有依赖，因此不会产生新的 stage 。

其实还可以这样理解 shuffle 肯定会产生stage . 而stage 的划分是依赖关系决定的，遇窄依赖不变，遇宽依赖则进行划分。

第一个步开始的时候取数生成RDD 是属于窄依赖。也就是 stage 数是1

接着 reduceByKey 必须按照key 来进行生成新的分区。与原来开始的时候rdd的分区数可能不一样了。划分一个新的stage. 也就是2

发表于 2020-08-20 08:32:44 回复(0)

佳境Shmily

以shuffle为界限划分两个stage，常见shuffle算子distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。

发表于 2020-03-09 14:46:09 回复(0)

灵踪马

阶段数是shuffle数+1

发表于 2021-04-15 19:44:25 回复(0)

玩命升级打怪的Allen

Shuffle之后产生stage,窄不变，宽变

发表于 2021-08-28 06:45:28 回复(0)

莫风尘

stage依据shuffle划分，reduce算子产生shuffle

发表于 2019-04-01 18:46:30 回复(0)

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来自：顺丰科技2019秋招大...

上传者：小小

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