（1）Spark-Job-Stage-Task之间的关系
在开始之前需要先了解Spark中Application，Job，Stage等基本概念，官方给出的解释如下表：
如下图所示，一个Spark程序可以被划分为一个或多个Job，划分的依据是RDD的Action算子，每遇到一个RDD的Action操作就生成一个新的Job。
每个spark Job在具体执行过程中因为shuffle的存在，需要将其划分为一个或多个可以并行计算的stage，划分的依据是RDD间的依赖关系，当遇到宽依赖（Wide Dependency）时因需要进行shuffle操作，这涉及到了不同Partition之间进行数据合并，故以此为界划分不同的Stage。Stage是由Task组组成的并行计算，因此每个stage中可能存在多个Task，这些Task执行相同的程序逻辑，只是它们操作的数据不同。一般RDD的一个Partition对应一个Task,Task可以分为ResultTask和ShuffleMapTask。
（2）RDD-Partition-Records-Task之间的关系
通常一个RDD被划分为一个或多个Partition，Partition是Spark进行数据处理的基本单位，一般来说一个Partition对应一个Task，而一个Partition中通常包含数据集中的多条记录(Record)。 注意不同Partition中包含的记录数可能不同。Partition的数目可以在创建RDD时指定，也可以通过reparation和coalesce等算子重新进行划分。
通常在进行shuffle的时候也会重新进行分区，这是对于key-value RDD，Spark通常根据RDD中的Partitioner来进行分区，目前Spark中实现的Partitioner有两种：HashPartitioner和RangePartitioner，当然也可以实现自定义的Partitioner，只需要继承抽象类Partitioner并实现numPartitions and getPartition(key: Any)即可。
将上面的概念串联起来，可以得到下面的运行层次图：
