Spark的DAG

最新推荐文章于 2025-02-17 08:04:16 发布
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本文深入探讨了Spark中DAG（有向无环图）的概念及其在任务调度中的作用，详细解析了如何根据RDD间的依赖关系，即宽依赖和窄依赖，来划分计算流程为多个Stage，以优化并行计算效率。

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Spark的DAG

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就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在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。

划分stage的过程

  • 从最后一个RDD开始，调用递归算法查找该RDD后开始遍历，判断父RDD和该RDD的依赖关系，如果是宽依赖，就把父RDD和前面所有的RDD都划分成一个stage，若果是窄依赖，继续递归查找父RDD的父RDD，递归的出口是直到找不到父RDD，最后把所有的RDD统一划分一个stage
    在这里插入图片描述

举例

  • WordCount的stage个数
    在这里插入图片描述
通俗易懂理解spark的DAG
SunnyRivers
05-15 1985
百度百科对DAG无回路有向图。Spark的DAG（有向无环图）是一个基本概念，在Spark执行模型中起着至关重要的作用。DAG是“定向的”，因为操作是按特定顺序执行的，而“非循环的”是因为执行计划中没有循环或循环。这意味着每个阶段都取决于前一阶段的完成情况，并且一个阶段中的每个任务都可以独立运行。在高层，DAG表示Spark作业的逻辑执行计划。提交Spark应用程序时，Spark会将应用程序代码中指定的高级操作（如transformation和action）转换为stage和task的DAG。
Spark DAG原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-09 1549
Spark DAG原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 Apache Spark是一个用于大数据处理的统一分析引擎，它提供了一种高效的数据处理模型,被广泛应用于各种大数据场景。Spark的核心设计理念是基于弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, R
Spark基础 DAG
zhangvalue的博客
12-03 1万+
      为什么使用spark的原因是早期的编程模式MapReduce缺乏对数据共享的高效元语，会造成磁盘I/O 以及序列号等开销，spark提出了统一的编程抽象---弹性分布式数据集（RDD）,该模型可以令并行计算阶段间高效地进行数据共享。spark处理数据时，会将计算转化为一个有向无环图(DAG)的任务集，RDD能够有效的恢复DAG中故障和慢节点执行的任务，并且RDD提供一种基于粗粒度变换的...
Spark中的DAG介绍
weixin_41655296的博客
04-25 7828
1 DAG的介绍 DAG:全称为 Directed Acyclic Graph 中文为：有向无环图 在spark中，使用DAG来描述我们的计算逻辑。 2 Spark中的DAG DAG是一组顶点与边的组合，顶点代表RDD，边代表对RDD的一系列操作。 DAG Sheduler根据RDD的不同transformation操作，讲DAG分为不同的stage，每个stage中又分为多个task。 3 DAG解决的问题 DAG的出现主要是为了解决MapReduce框架的局限性。MapReduce框架
spark中dag的介绍
newchitu的博客
06-18 6310
目录 什么是DAG DAG 解决了什么问题 DAG 是怎么工作的 工作流程 注意点 DAG，全称 Directed Acyclic Graph， 中文为：有向无环图。 在 Spark 中， 使用 DAG 来描述我们的计算逻辑。 什么是DAG DAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作。 DAG Scheduler 会根据 RDD 的 t...
Spark 内核调度之DAG
不忘初欣丶的博客
04-06 1496
spark DAG有向无环图和宽窄依赖划分
Spark DAG优化的解读
IT影风的博客
07-15 2301
一，Spark专业术语的解析 1，Application基于Spark的用户程序，包含了driver程序和集群上的executor 2，Driver Program运行main函数并且新建SparkContext的程序 3，Cluster Manager在集群上获取资源的外部服务(例如standalone,Mesos,Yarn) 4，Worker Node是集群中任何可以运行用代码的节点 5...
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u011564172的博客
04-18 2万+
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swg321321的博客
07-06 4532
Spark构建RDDDAG，将RDDDAG的拆分，拆分后DAGScheduler，DAGScheduler转换为TaskScheduler，TaskScheduler到具体的Worker和Task执行。
Spark DAG概述
pre_tender的博客
10-04 1162
文章目录概要基础概念 概要 DAG，有向无环图，Directed Acyclic Graph的缩写，常用于建模。Spark中使用DAG对RDD的关系进行建模，描述了RDD的依赖关系，这种关系也被称之为lineage，RDD的依赖关系使用Dependency维护。参考Spark RDD之Dependency，DAG在Spark中的对应的实现为DAGScheduler。 基础概念 ...
spark的Web UI查看DAG的两种方式
微电子学与固体电子学-俞驰
05-05 4555
提交spark任务后，master:8088->ApplicationMaster 然后会跳转到spark的WEB UI界面. 第一种查看DAG的方式是: Jobs->Description中任选一个 第二种查看DAG的方式是: Stages->Description中任选一个 ...
spark之DAG、Shuffle概述、框架核心概念、集群模式安装
Winyar的博客
07-21 886
DAG概念 概述 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系，同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG。接下来以“Word Count”为例，详细描述这个DAG生成的实现过程。 Spark Scala版本的Word Count程序如下： 1： val file=sc.textFile(“hdfs://hadoop01:9000/hello1.txt”) 2：...
什么是DAG，为何Spark依靠DAG实现了大数据霸主地位
m0_73889530的博客
02-16 1690
边（Edge）具有方向（如A→B）
大数据：spark内核调度，DAG，job，宽窄依赖，stage阶段，内存计算管道，并行度task数量
weixin_46838716的博客
06-05 905
大数据：spark内核调度，DAG，job，宽窄依赖，stage阶段，内存计算管道，并行度task数量
Tez的相关介绍
咩名
06-02 2753
以下博客转自：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/apache-tez/ Tez（Hortonworks介绍：这里，源代码下载：这里，今天刚刚发布的源代码）是Apache最新开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort
Spark有向无环图DAG工作原理
网络空间发展与战略研究
08-27 3255
The Spark research paper has prescribed a new distributed programming model over classic Hadoop MapReduce, claiming the simplification and vast performance boost in many cases specially on Machine Lea...
Spark 的 DAG（有向无环图）是如何生成的？它在任务调度中的作用是什么？
weixin_45422672的博客
02-17 919
在 Spark 中，DAG（有向无环图）是任务调度的核心机制之一。DAG 用于表示 RDD（弹性分布式数据集）之间的依赖关系和计算任务的执行流程。以下是 DAG 的生成过程及其在任务调度中的作用：解析逻辑计划：优化逻辑计划：生成 RDD 依赖关系：划分 Stage：生成 TaskSet：优化执行计划：并行执行：容错性：资源管理：以下是一个简单的示例，展示了如何在 Spark 中生成和执行一个 DAG：
编写一个Dag作业Demo
学渣的博客
07-27 346
在上述代码中，我们定义了三个任务，分别是数据抽取、数据转换和计算、数据存储。数据抽取任务和数据存储任务是PythonOperator，它们的python_callable函数分别实现了从数据源抽取数据和将计算结果存储到数据仓库中的逻辑。数据转换和计算任务也是PythonOperator，其python_callable函数实现了对从数据源抽取的数据进行转换和计算的逻辑。我们可以使用Airflow编写一个DAG作业，每天自动运行，将数据从数据源抽取并进行转换和计算，最后将结果存储到数据仓库中。
大数据-193 Apache Tez - DAG 作业计算框架 核心解释 工作原理 配置集成
永远好奇，无限进步！
10-28 4742
Tez 是一个运行在 Hadoop 生态系统中的高效数据处理框架，旨在优化批处理和交互式查询。它是 Apache 基金会下的一个开源项目，作为替代 MapReduce 的执行引擎使用。Tez 被设计为高度可扩展和灵活的平台，可以处理复杂的数据处理任务，而不仅限于传统的 MapReduce 计算模型。Tez 是一个强大而灵活的数据处理引擎，能够显著提升 Hadoop 生态系统中复杂任务的执行效率。它通过灵活的 DAG 模型、减少中间磁盘 IO 和优化资源利用，成为了 Hive、Pig 等大数据工具的理想底层执
SPARK DAG 原理
最新发布
03-18
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...
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