Spark(13) -- DAG的生成以及Shuffle的过程

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本文详细介绍了Spark中DAG的生成原理及其Stage划分，重点讲解了Shuffle过程，包括HashShuffle和SortShuffleManager的工作机制。通过理解DAG的划分依据以及Shuffle的优化策略，可以更好地优化Spark作业的性能。

1. 什么是DAG

 DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就形成了 DAG，根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage(调度阶段)。对于窄依赖， partition的转换处理在一个Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在 parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。
在这里插入图片描述

  • DAG的边界
    • 开始:通过SparkContext创建的RDD
    • 结束:触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的DAG
  • 一个job和一个DAG有什么样的关系？
    • 触发一个job形成一个DAG

注意:

  • 一个Spark应用中可以有一到多个DAG，取决于触发了多少次Action
  • 一个DAG中会有不同的阶段/stage，划分阶段/stage的依据就是宽依赖
  • 一个阶段/stage中可以有多个Task，一个分区对应一个Task

2. DAG划分Sta

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主要方法是运用Top排序倒退回来，这里我考虑到节点和和边内容的一些关系，假设有n个节点，这里控制边的个数为[n-1,(n*(n-1)/2+1] from random import randint as rd import numpy as np def DataMake(): n=int(input("请输入设置的节点数：")) node=range(1,n+1) nod...
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<think> 我们正在讨论Spark的shuffle过程以及DAG流程图的生成。根据之前的对话历史和引用内容，我已经介绍了Spark的分区机制，现在用户希望详细了解shuffle过程并生成对应的DAG流程图。 首先，我需要整合引用中的关键信息： - 引用[1]提到DAGScheduler负责解析RDD的血缘关系，划分Stage（窄依赖和宽依赖），生成DAG。 - 引用[2]说明Spark在shuffle过程中优化了临时文件处理（从多个文件变为一个文件，并排序加索引）。 - 引用[3]和[4]强调DAG是逻辑执行图，Stage划分依据是宽依赖（即shuffle依赖）。 接下来，我将详细解析Spark shuffle过程，并描述如何生成DAG流程图。 ### Spark Shuffle过程详解 Shuffle是Spark中跨节点重新分配数据的过程，通常发生在需要**重新分组**或**聚合**数据的操作（如`groupByKey`, `reduceByKey`, `join`等）中。它涉及两个关键阶段： 1. **Map阶段（Shuffle Write）**：每个任务（task）将输出数据分区并写入本地磁盘（或内存）。数据按目标分区ID排序和分组，生成一个索引文件和一个数据文件（引用[2]）。 2. **Reduce阶段（Shuffle Read）**：下游任务从各个节点读取属于自己的分区数据，进行聚合或计算。 #### Shuffle的优化演进 - **早期版本**：每个Map任务为每个Reduce任务生成一个单独文件，导致大量小文件，降低I/O性能。 - **优化后（1.2.0+）**：每个Map任务仅生成**一个文件**（包含所有分区的数据）和一个索引文件。文件内数据按分区ID排序，索引文件记录各分区的起止位置（引用[2]）。这样减少文件数量，并通过顺序读取提升效率。 #### Shuffle对DAG的影响 - **宽依赖（Shuffle Dependency）**：当RDD转换需要Shuffle时（如`reduceByKey`），它创建一个**宽依赖**，成为Stage的划分边界（引用[1][4]）。 - **Stage划分**： - 在宽依赖前的所有连续窄依赖操作合并为一个**Stage**（称为MapStage）。 - 宽依赖触发新的Stage（称为ResultStage），需等待前序Stage完成才能开始。 ### DAG生成流程及流程图描述 下面通过一个示例代码逐步说明DAG生成过程： ```scala val rdd1 = sc.textFile("hdfs://data.txt") // Stage0 val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" ")) // Stage0（窄依赖） val rdd3 = rdd2.map(word => (word, 1)) // Stage0（窄依赖） val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _) // Stage1（宽依赖） rdd4.collect() // 触发执行 ``` #### DAG流程图生成步骤 1. **解析RDD血缘关系**： DAGScheduler从最后一个RDD（`rdd4`）回溯，构建RDD依赖链： `rdd4` → 宽依赖 → `rdd3` → 窄依赖 → `rdd2` → 窄依赖 → `rdd1`。 2. **划分Stage**： - 从后向前扫描依赖链： - `rdd4`的`reduceByKey`是宽依赖 → 创建新Stage边界（Stage1）。 - 其父RDD（`rdd3`）到`rdd1`是连续窄依赖 → 合并为Stage0。 - 最终生成两个Stage：Stage0（`textFile` → `flatMap` → `map`）和Stage1（`reduceByKey`）。 3. **生成DAG**： Stage按依赖关系连接为DAG：Stage0 → Stage1（Stage1依赖Stage0的输出）。 #### 流程图示意图 ```mermaid graph LR subgraph DAG Stage0[“Stage0: textFile → flatMap → map”] -->|Shuffle Write| Stage1[“Stage1: reduceByKey”] end ``` - **箭头方向**：Stage0的输出经Shuffle后作为Stage1的输入。 - **Shuffle标识**：Stage间箭头代表Shuffle过程（数据跨节点传输）。 ### Shuffle的详细数据流 1. **Stage0执行（Map端）**： - 每个任务处理`rdd1`的一个分区，依次执行`flatMap`和`map`。 - 执行`reduceByKey`的Shuffle Write：将`(word, count)`按单词哈希分区（如分区数=3），排序后写入本地文件（数据文件+索引文件）。 2. **Stage1执行（Reduce端）**： - 每个任务从所有Map任务的输出中读取**同一分区ID**的数据（如分区0）。 - 拉取数据后按单词聚合（如`(apple, 1), (apple, 1)` → `(apple, 2)`）。 ### 性能优化建议 - **减少Shuffle数据量**：在Shuffle前用`filter`或`map`减少数据量。 - **调整分区数**：通过`reduceByKey(_ + _, 100)`增加分区数，避免数据倾斜。 - **使用广播变量**：对小表用`broadcast join`避免Shuffle。 ### 相关问题 1. Spark Shuffle为什么会成为性能瓶颈？如何优化？ 2. 如何通过Spark UI监控Shuffle的数据量和执行时间？ 3. 动态分区合并（Dynamic Partition Merge）如何减少小文件问题？ 以上内容综合了引用[1][2][4]的核心概念，并扩展了Shuffle机制和DAG生成细节。流程图采用Mermaid语法描述，可直接渲染。 </think>### Spark Shuffle过程详解及DAG流程图生成 #### 一、Spark Shuffle 核心机制 Shuffle是Spark跨节点数据重分布的过程，发生在**宽依赖**操作时（如`groupByKey`、`join`、`reduceByKey`）。其核心分为两个阶段： 1. **Shuffle Write（Map阶段）** - 每个任务将输出数据按**目标分区规则**重新分区 - 数据按分区ID排序后写入本地磁盘（生成`.data`数据和`.index`索引文件） - 优化后（Spark 1.2+）每个任务只生成**一个文件**（引用[2]） 2. **Shuffle Read（Reduce阶段）** - 下游任务从所有上游节点拉取属于自己的分区数据 - 对拉取的数据进行**聚合**（如`reduceByKey`）或**合并**（如`join`） - 数据加载到内存进行处理 ```mermaid graph LR A[原始分区] --> B(Shuffle Write) B --> C{本地磁盘文件} C --> D[Shuffle Read] D --> E[新分区] ``` #### 二、Shuffle 性能优化演进 | 版本 | 文件策略 | 性能影响 | 优化点 | |--------------|-------------------------|------------------------------|-------------------------| | Spark < 1.2 | 每个Reduce任务生成独立文件 | 大量小文件，磁盘I/O瓶颈 | ✗ | | Spark ≥ 1.2 | 单文件+排序索引 | 顺序读取提升3-5倍性能（引用[2]） | 文件合并，索引加速定位 | #### 三、DAG生成与Stage划分 DAG（有向无环图）是Spark执行计划的逻辑表示，通过**宽依赖**划分Stage： 1. **窄依赖**（Narrow Dependency） - 父RDD的每个分区最多被子RDD的一个分区使用（如`map`、`filter`） - 在同一个Stage内**流水线执行**，无需Shuffle 2. **宽依赖**（Wide Dependency/Shuffle Dependency） - 父RDD的分区被多个子RDD分区使用（如`groupByKey`） - 触发**Stage边界**，需要Shuffle（引用[1][4]） **DAG生成流程**： ```scala // 示例代码 val rdd1 = sc.textFile("data.txt") // Stage0 val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" ")) // Stage0（窄依赖） val rdd3 = rdd2.map((_, 1)) // Stage0（窄依赖） val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _) // Stage1（宽依赖！） rdd4.collect() // 触发执行 ``` #### 四、DAG流程图与Stage划分 ```mermaid flowchart TD subgraph Stage0 A[textFile] --> B[flatMap] B --> C[map] end subgraph Stage1 D[reduceByKey] end Stage0 -->|Shuffle| Stage1 ``` - **Stage0**：连续窄依赖操作（无Shuffle） - **Stage1**：宽依赖操作（需Shuffle） - **箭头方向**：数据流动方向，宽依赖处标注Shuffle #### 五、Shuffle过程数据流详解 1. **Stage0执行** - Executor并行处理原始数据分区 - 执行`flatMap`和`map`后生成键值对`(word, 1)` 2. **Shuffle Write** - 按单词哈希值计算目标分区：$ partition = hash(key) \\mod numPartitions $ - 将数据按分区ID排序写入本地文件 ```plaintext # 输出文件示例 part-0000.data: (apple,1), (apple,1) part-0001.data: (banana,1) ``` 3. **Shuffle Read** - Stage1任务从所有节点拉取属于自己分区的数据 - 内存中聚合相同键的值：`(apple,1) + (apple,1) → (apple,2)` #### 六、性能优化实践 1. **减少Shuffle数据量** - 在Shuffle前使用`filter()`或`mapValues()`缩减数据 2. **调整分区数** - 通过`reduceByKey(_ + _, 100)`显式设置合理分区数 3. **使用广播变量** - 小表广播避免`join`的Shuffle 4. **启用动态分区合并** - 自动合并小分区（Spark 3.0+特性） --- ### 相关问题 1. Shuffle过程中数据倾斜有哪些解决方案？ 2. 如何通过Spark UI监控Shuffle读写数据量？ 3. DataFrame API和RDD API的Shuffle机制有何差异？ 4. Spark 3.0的Adaptive Query Execution如何优化Shuffle？ [^1][^2][^4]
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