为什么一个操作需要多个作业才能在spark - scala中完成

在Spark - Scala中，一个操作需要多个作业才能完成的原因是因为Spark的计算模型是基于分布式数据集（RDD）的。RDD是Spark的核心抽象，它代表了一个可分区、可并行计算的数据集合。

当我们在Spark中执行一个操作时，例如对一个RDD进行转换或行动操作，Spark会将这个操作分解为多个阶段，每个阶段包含一个或多个任务。每个任务会在集群中的不同节点上并行执行，以实现高效的计算。

具体而言，一个操作需要多个作业才能完成的原因如下：

1. 依赖关系：Spark中的转换操作是惰性求值的，即在执行行动操作之前，转换操作不会立即执行。当我们对一个RDD进行转换操作时，Spark会记录下这个转换操作的依赖关系，而不会立即执行转换操作。当执行行动操作时，Spark会根据依赖关系自动构建作业图，将转换操作划分为多个阶段和任务。
2. 数据分区：RDD是分区的，即数据集被划分为多个逻辑分区，每个分区存储在集群中的不同节点上。当执行转换操作时，Spark会根据数据的分区情况将转换操作划分为多个任务，并将任务分发到相应的节点上并行执行。每个任务只处理自己负责的分区数据，从而实现了数据的并行处理。
3. 容错性：Spark具有容错性，即当集群中的某个节点发生故障时，Spark可以自动恢复计算过程。为了实现容错性，Spark会将每个转换操作划分为多个阶段和任务，并在每个任务执行时记录相关的元数据信息。当节点发生故障时，Spark可以根据元数据信息重新计算丢失的任务，从而保证计算的正确性和完整性。

综上所述，一个操作需要多个作业才能在Spark - Scala中完成是因为Spark的计算模型是基于分布式数据集的，并且为了实现高效的并行计算、容错性和数据分区，Spark将操作划分为多个阶段和任务进行执行。