stage的划分是以shuffle操作作为边界的,遇到一个宽依赖就分一个stage一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像MapStage，ReduceStage。Stage的划分在RDD的论文中有详细的介绍，简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分。在Spark中有两类task，一类是shuffleMap

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/58bb81b753d849d79b338e10909a65fe.jpg)作者：不清不慎！目前从事Java大数据开发相关的工作，对大数据spark等分布式计算领域有着浓厚的兴趣，欢迎一起交流，一起进步。大概在三月份开始面了几家互联网公司，主要方向是java

（注：本文参考资料：朱有鹏嵌入式课程、大神博客(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fffmxnjm%2Farticle%2Fdetails%2F75097171%3FlocationNum%3D7%26fps%3D1)。本文为个人学习记录，如有

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工作中用到了Bootstrap的Model这个插件,想封装下,然后看了下源码不多,于是读了下源码并注释了下.后端狗,前端不熟,注释的不好,请务必指出. /   Bootstrap: mo