Spark 面试题（九）

1. 简述Spark的DAG以及它的生成过程 ？

在Spark中，DAG（有向无环图）是描述作业中所有RDD转换操作依赖关系的图。DAG的生成过程是Spark作业调度的关键步骤之一。以下是对Spark DAG的简述以及它的生成过程：

DAG的概念

• 节点：DAG中的每个节点代表一个RDD。
• 边：边表示RDD之间的依赖关系，可以是窄依赖或宽依赖。
  • 窄依赖：子RDD的每个分区仅依赖于父RDD的一个或少数几个分区，不需要跨节点的数据交换（Shuffle）。
  • 宽依赖：子RDD的每个分区可能依赖于父RDD的所有分区，需要跨节点的数据交换。

DAG的生成过程

1. 转换操作记录：当用户对RDD执行转换操作（如map、filter、groupByKey等）时，Spark记录下这些操作，但不会立即执行它们。

2. 依赖关系分析：随着转换操作的记录，Spark分析这些操作之间的依赖关系，确定哪些是窄依赖，哪些是宽依赖。

3. DAG构建：Spark将转换操作和它们的依赖关系构建成一个DAG。在这个图中，每个转换操作对应一个节点，依赖关系对应边。

4. 行动操作触发：当遇到一个行动操作（如count、collect等）时，Spark将基于DAG来规划整个作业的执行。行动操作是DAG生成过程的触发点。

5. 阶段划分：DAGScheduler根据DAG中的依赖关系将作业划分为多个Stage。每个Stage包含一系列可以并行执行的任务，且Stage之间的转换操作是宽依赖。

6. 优化：在生成DAG的过程中，Spark的Catalyst查询优化器可能对DAG进行优化，比如谓词下推、列剪裁等，以提高作业执行的效率。

7. 物理计划生成：最终，基于优化后的DAG，Spark生成物理执行计划，这个计划详细描述了如何在集群中执行每个Stage的任务。

DAG的重要性

• 作业调度：DAG是Spark作业调度的基础，它帮助Spark理解作业的结构和依赖关系。
• 性能优化：DAG使得Spark可以在更高层次上对整个作业进行优化，而不是单个操作。
• 资源分配：DAG提供了作业的高层视图，有助于资源分配器更有效地管理资源。
• 容错性：DAG中的依赖关系信息对于Spark的容错机制至关重要，它允许Spark在节点故障时重新计算丢失的数据。

通过DAG，Spark能够以高效和灵活的方式管理和优化大规模分布式计算作业。

2. 简述DAGScheduler如何划分？

在Apache Spark中，DAGScheduler负责将作业（Job）转换成一个有向无环图（DAG），并进一步将这个DAG划分为多个Stage，以便于任务的调度和执行。以下是DAGScheduler划分Stage的过程：

1. 理解作业：

   • 当一个作业被提交到Spark时，DAG