- 父RDD中同一分区中的数据按照算子要求重新进入子RDD的不同分区中；
- 中间结果写入磁盘；
- 由子RDD拉取数据，而不是由父RDD推送；
- 默认情况下，shuffle不会改变分区数量。
- 窄依赖：一个父RDD的分区被子RDD的一个分区使用。1个子RDD的分区对应于1个父RDD的分区，比如map，filter，union等算子。
- 宽依赖：一个父RDD的分区被子RDD的多个分区使用。宽依赖一般是对RDD进行groupByKey，reduceByKey，sortByKey等操作，就是对partition中的数据进行重分区(shuffle)。
- reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]；
- groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle；在实际开发过程中，reduceByKey比groupByKey性能好，更建议使用。
- executor-cores —— 每个executor使用的内核数，默认为1，官方建议2-5个；
- num-executors —— 启动executors的数量，默认为2；
- executor-memory —— executor内存大小，默认1G；
- driver-cores —— driver使用内核数，默认为1；
- driver-memory —— driver内存大小，默认512M。
（1）RDD支持两种操作：转化操作（Transformation算子）、行动操作（action算子）
- Transformantion：Map, Filter, FlatMap, Sample, GroupByKey, ReduceByKey, Union, Join, Cogroup, MapValues, Sort, PartionBy
- Action：Collect, Reduce, Lookup, Save （主要记住，结果不是 RDD 的就是 Action）
（2）区别
- 转化操作：返回一个新的RDD的操作，不会触发作业提交，是延迟计算，如map()，filter()
- 行动操作：向驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作，会触发实际计算,如count()，first()
（1）持久化级别：
- memory_only：只放在内存
- memory_only_ser：在内存存放序列化后的数据（减少内存开销，但需反序列化，因此会加大CPU开销）
- memory_and_disk：如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上
- memory_and_disk_ser：如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上，在内存中存放序列化后的数据
- disk_only：只放在磁盘
- xxx_2：如果尾部加了2的持久化级别，表示会将持久化数据存为两份，保存到其他节点
（2）memory_only若存储不了：
- 若缓存数据太多，内存放不下，spark会自动利用最近最少使用（LRU）的缓存策略把最老的分区从内存中移除；下一次要用到已经被移除的分区时，这些分区需要重新计算。
（3）memory_and_disk：
- 被移除的分区都会写入磁盘，不必担心作业因为缓存太多数据被打断。
① spark-submit 提交代码，执行 new SparkContext()，在 SparkContext 里构造 DAGScheduler 和 TaskScheduler。
② TaskScheduler 会通过后台的一个进程，连接 Master，向 Master 注册 Application。
③ Master 接收到 Application 请求后，会使用相应的资源调度算法，在 Worker 上为这个 Application 启动多个 Executer。
④ Executor 启动后，会自己反向注册到 TaskScheduler 中。所有 Executor 都注册到 Driver 上之后，SparkContext 结束初始化，接下来往下执行我们自己的代码。
⑤ 每执行到一个 Action，就会创建一个 Job。Job 会提交给 DAGScheduler。
⑥ DAGScheduler 会将 Job划分为多个 stage，然后每个 stage 创建一个 TaskSet。
⑦ TaskScheduler 会把每一个 TaskSet 里的 Task，提交到 Executor 上执行。
Executor 上有线程池，每接收到一个 Task，就用 TaskRunner 封装，然后从线程池里取出一个线程执行这个 task。(TaskRunner 将我们编写的代码，拷贝，反序列化，执行 Task，每个 Task 执行 RDD 里的一个 partition)
