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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

简介ApacheFlink是高效和分布式的通用数据处理平台，由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎（简单来说，就是跟spark类似）。Flink具有监控API，可用于查询"正在运行的jobs"和"最近完成的jobs"的状态和统计信息。该监控API被用于Flink自

Spring是java最优秀的框架之一，其源码属于Java开发者拜读圣经。Spring源码阅读障碍Spring源码非常的优秀，但其设计，代码量非常庞大，对于开发者自身，有些无从入手的感觉。没有体系的阅读很难学习到Spring的精髓，同时因其复杂让很多开发者望而却步。!(https://os

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本文为TiDB源码阅读系列文章的第二篇，第一篇文章介绍了TiDB整体的架构，知道TiDB有哪些模块，分别是做什么的，从哪里入手比较好，哪些可以忽略，哪些需要仔细阅读。这篇文章是一篇入门文档，难度系数比较低，其中部分内容可能大家在其他渠道已经看过，不过为了内容完整性，我们还是会放在这里。TiDB架构!(http:/

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