Spark的DAG

最新推荐文章于 2025-03-20 21:22:34 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。

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
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举例

  • WordCount的stage个数
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通俗易懂理解spark的DAG
SunnyRivers
05-15 2101
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。
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spark之DAG、Shuffle概述、框架核心概念、集群模式安装
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不忘初欣丶的博客
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spark DAG有向无环图和宽窄依赖划分
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最新发布
shuijing_dong的博客
03-20 389
Job是DAG中的一个个子任务，Action是返回值不是rdd的算子（行动算子），当一个Action开启时，其之前的所有rdd依赖链条就会开始执行，进而产生一个DAG，所以Action也可以说是一个触发开关，一个Action会产生一个DAG图。1个Application中可以有多个Job，每一个Job中包含一个DAG，同时每一个Job都是一个Action产生的。1个Action会产生一个DAG，且会在程序的运行过程中产生一个Job，而一个Action会产生一个Job（一个应用程序内的子任务）
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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
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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 ...
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边（Edge）具有方向（如A→B）
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咩名
06-02 2829
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
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网络空间发展与战略研究
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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...
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SPARK DAG 原理
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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