Spark运行机制之DAG原理

最新推荐文章于 2025-06-14 19:27:42 发布
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本文深入探讨Spark的运行机制，从提交、driver、DAGScheduler、application、job、stage及其内部逻辑等方面展开，解答了关于Spark中job划分、stage类型、task数量等疑问，并揭示了shuffle操作的实现和DAG的规划。通过对Spark源码的阅读，作者对Spark的工作原理有了更清晰的理解。

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学习过程中，看过很多讲作业提交和任务调度的原理，包括中英文版本，知道个大概，但有些细的东西总感觉不清晰，

比如drvier程序具体是什么？

一个application有多个job，每个action动作会触发一个job，为什么？

一个job内有多个stage，如何划分？stage有不同类型么？

一个stage内的task数量如何确定？

task具体是什么？

什么是shuffle map任务？shuffle操作具体怎么实现的？

什么是result map任务？

数据集存储中内存中，具体哪些数据在内存中，哪些不在内存中？

 

带着如上诸多疑问，尝试着去阅读spark的源码。接触scala不久，其语法感觉还是有点不好理解，很多语法细节不明了，忽略之，直接看核心逻辑。1天下来，虽然只看了一小部分，但明显的有豁然开朗的感觉，一下子明白了很多原理，明白了很多原来如此。现将了解到了记录下来，加深记忆，同时便于以后复习，或者纠正。

 

提交

spark-submit命令其实是一个shell脚本，它的作用主要包括加载和设置环境变量，启动main主类，即启动org.apache.

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推测执行机制 推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果，同时会干掉其他Executor上运行的实例。spark推测式执行默认是关闭的，可通过spark.speculation属性来开启 推测机制的设置 --conf spark.speculation=true --conf spark.speculation.interval=100 ...
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<think>好的，我需要回答用户关于Apache Spark DAG的工作原理的问题。首先，我得回忆一下Spark的基本结构和DAG的作用。记得Spark使用DAG（有向无环图）来优化任务调度，这有助于提高执行效率。DAG是在RDD（弹性分布式数据集）的基础上构建的，每个RDD的转换操作会形成图中的节点，而依赖关系则是边。 接下来，我需要详细说明DAG的执行过程。应该包括DAG的生成阶段，比如将用户的作业分解成多个Stage，以及Stage如何进一步拆分为Task。需要提到DAGScheduler的作用，它负责划分Stage，而TaskScheduler则负责调度Task到集群节点执行。 然后，要考虑用户提供的引用内容。引用[2]提到DAG描述了任务之间的依赖关系，引用[3]提到Spark的运行流程，这些都需要整合到回答中。比如，在解释Stage划分时，可以提到宽依赖和窄依赖的区别，并引用相关文献支持。 还需要注意用户提到的优化方法，如引用[4]中的reduceByKey和group by适用场景，这可能与DAG优化有关，比如合并操作或减少Shuffle。这部分可以作为优化机制的例子。 另外，要确保回答结构清晰，分点说明原理、工作机制和优化机制。可能还需要生成相关问题，帮助用户进一步理解。例如，DAG如何优化任务执行，或者Stage划分的依据是什么。 最后，检查LaTeX格式是否正确，所有数学表达式和公式都用$...$或$$...$$，并且引用标识自然添加。确保回答使用中文，符合用户要求。</think>### Apache Spark DAG 的工作原理及执行机制 #### 一、DAG 的核心作用 Apache Spark 的 DAG（有向无环图）是作业执行的核心数据结构，用于描述任务之间的依赖关系。通过 DAG，Spark 可以高效调度任务，优化资源分配，并实现容错机制[^2]。 #### 二、DAG 的生成与执行流程 1. **RDD 转换链** 用户定义的 RDD 转换操作（如 `map`、`filter`、`reduceByKey`）会形成一个操作链。例如： ```python rdd = sc.textFile("data.txt") \ .flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) ``` 这段代码会生成一个包含多个 RDD 的转换链，每个转换对应 DAG 中的一个节点。 2. **Stage 划分** Spark 的 `DAGScheduler` 根据 RDD 的 **宽依赖**（如 `shuffle` 操作）和 **窄依赖**（如 `map`、`filter`）将 DAG 划分为多个 **Stage**： - **宽依赖**（父 RDD 的分区被多个子 RDD 分区依赖）：触发 Stage 的边界，例如 `reduceByKey` 需要 Shuffle。 - **窄依赖**（父 RDD 的每个分区仅被一个子分区依赖）：操作可合并到同一 Stage 中[^3]。 $$ \text{Stage 数量} = \text{Shuffle 操作次数} + 1 $$ 3. **Task 生成与调度** - 每个 Stage 进一步拆分为多个 **Task**（与分区数一致），由 `TaskScheduler` 分发到 Executor 执行。 - 例如，若最终 RDD 有 100 个分区，则生成 100 个 Task，并行执行[^2]。 #### 三、DAG 的优化机制 1. **操作合并** 将连续的窄依赖操作（如多个 `map`）合并为单个 Task，减少序列化开销。 2. **Shuffle 优化** 通过 `HashShuffle` 或 `SortShuffle` 管理数据交换，`groupByKey` 与 `reduceByKey` 的区别在于后者在 Shuffle 前会进行本地聚合，减少数据传输量[^4]。 3. **动态执行计划** Spark SQL 的 Catalyst 优化器会重新排列操作顺序（如谓词下推），生成更高效的 DAG。 #### 四、示例：DAG 的实际执行 假设作业包含以下操作： ```scala val data = spark.read.text("input.txt") val words = data.flatMap(_.split(" ")) val counts = words.groupBy("value").count() ``` 1. DAG 生成：`读文件 → FlatMap → Shuffle → Count` 2. Stage 划分： - Stage 0：`读文件` + `FlatMap`（窄依赖） - Stage 1：`Shuffle` + `Count`（宽依赖） 3. Task 执行：假设输入文件有 4 个分区，Stage 0 生成 4 个 Task，Stage 1 生成 200 个 Task（默认 Shuffle 分区数）。 #### 五、容错与重试 若某个 Task 失败，Spark 会根据 DAG 重新计算丢失的分区（无需重做整个作业），依赖 RDD 的血缘（Lineage）机制实现容错[^1]。
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