job、stage、task
Worker Node：物理节点，上面执行executor进程
Executor：Worker Node为某应用启动的一个进程，执行多个tasks
Jobs:action 的触发会生成一个job, Job会提交给DAGScheduler,分解成Stage,
Stage:DAGScheduler 根据shuffle将job划分为不同的stage，同一个stage中包含多个task，这些tasks有相同的 shuffle dependencies。
有两类shuffle map stage和result stage：
shuffle map stage：case its tasks' results are input for other stage(s)
result stage：case its tasks directly compute a Spark action (e.g. count(), save(), etc) by running a function on an RDD，输入与结果间划分stage.
Task:被送到executor上的工作单元，task就是在一个数据partition上的单个数据处理流程。
小结：
action触发一个job （task对应在一个partition上的数据处理流程）
------stage1（多个tasks 有相同的shuffle依赖）------【map--shuffle】------- stage2---- 【result--shuffle】-----
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基于下图知
job0有4个stage，共7个task
stage0：1个分区有1个task执行
stage1--3：各有2个分区，各有2个task执行，共6个task
job1有1个stage（复用job0的RDD），有2个task
