Spark——application、job、stage、task之间的关系

本文介绍了Apache Spark中的核心概念,包括Application、Job、Stage和Task等,并解释了它们之间的关系及如何进行任务划分。

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Application:通俗讲,用户每次提交的所有的代码为一个application。

Job:一个application可以分为多个job。如何划分job?通俗讲,出发一个final RDD的实际计算为一个job

Stage:一个job可以分为多个stage。根据一个job中的RDD的依赖关系进行划分

Task:task是最小的基本的计算单位。一般是一个块为一个task,大约是128M

<think>好的,用户想了解Spark中的JobStageTask的划分概念。首先,我需要回忆一下Spark的基本执行模型。根据之前的引用资料,特别是引用[3],里面提到Application包含多个Job,每个Job由动作操作触发。接下来,Job会被分解成Stage,而Stage又由Task组成。 用户可能已经知道一些基本概念,但需要更详细的解释。需要分层次来讲解,从ApplicationJob,再到StageTask。要确保每个概念的定义清晰,并且说明它们之间关系。 记得引用[1]提到DAGScheduler将DAG划分为Stage,划分的依据是计算因子的输入是否确定,也就是是否有宽依赖。这里需要解释宽窄依赖的区别,因为这是Stage划分的关键。 另外,引用[3]指出Job对应动作操作,比如count或collect。所以每个动作操作生成一个Job,这点很重要。用户可能想知道为什么会有多个Job,这里需要举例说明,比如多次调用不同的动作操作。 关于Stage,需要解释为什么会有Shuffle Map Stage和Result Stage,以及它们的作用。Task部分要说明每个Stage分成多个TaskTask是实际执行的最小单元,分布在集群的Executor上。 可能还需要提到资源分配,引用[1]中TaskScheduler申请资源,提交Task到Worker节点执行。这里可以说明Task的数量由分区数决定,分区数影响并行度。 用户的问题可能与性能优化相关,比如Stage划分如何影响执行效率,避免资源开销。引用[1]提到避免多个Stage之间的消息传递开销,所以需要强调宽依赖导致Stage划分,而窄依赖可以合并Stage,优化执行流程。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如如何查看这些划分,优化方法,或者具体例子。确保问题覆盖概念理解、实际应用和优化策略。</think>### JobStageTaskSpark 中的划分概念 在 Spark 分布式计算框架中,**JobStageTask** 是执行层次的核心概念,用于组织和管理计算任务的执行流程。以下是它们的定义与划分逻辑: --- #### 一、Job(作业) 1. **定义** - 一个 Job 表示由用户通过**动作操作**(如 `collect()`, `count()`, `save()` 等)触发的完整计算任务。 - 每个 Spark 应用程序(Application)可以包含多个 Job,每个 Job 对应一次独立的计算过程[^3]。 2. **触发条件** - 例如:执行 `rdd.count()` 时,Spark 会生成一个 Job 来计算 RDD 中的元素总数。 3. **执行流程** - Job 会生成一个**有向无环图(DAG)**,描述 RDD 之间的依赖关系(窄依赖或宽依赖)[^1]。 --- #### 二、Stage(阶段) 1. **定义** - StageJob 的**逻辑执行单元**,由 DAGScheduler 根据 RDD 的**宽依赖(Shuffle Dependency)** 划分而来[^1]。 - 每个 Job 会被拆分为多个 Stage,分为两种类型: - **Shuffle Map Stage**:负责为 Shuffle 准备数据(如 `groupByKey` 前的 `map` 操作)。 - **Result Stage**:直接生成最终结果(如 `reduce` 操作)。 2. **划分依据** - 宽依赖(如 `groupByKey`, `join`)会导致 Stage 的划分,因为需要跨节点数据交换(Shuffle); - 窄依赖(如 `map`, `filter`)则会被合并到同一个 Stage 中[^1]。 3. **示例** - 若一个 Job 包含 `map → filter → groupByKey → reduce`,则会在 `groupByKey` 前划分为两个 Stage。 --- #### 三、Task(任务) 1. **定义** - TaskStage 的**物理执行单元**,对应一个分区(Partition)上的计算操作。 - 每个 Stage 会根据分区数量生成多个 Task,并行执行[^3]。 2. **类型** - **Shuffle Map Task**:属于 Shuffle Map Stage,输出数据供后续 Stage 使用。 - **Result Task**:属于 Result Stage,直接输出最终结果。 3. **执行过程** - TaskScheduler 将 Task 分配到集群的 Worker 节点上,由 Executor 执行[^1]。 - 例如:若一个 Stage 有 100 个分区,则会生成 100 个 Task,每个 Task 处理一个分区的数据。 --- #### 四、层级关系总结 | 层级 | 触发条件 | 划分依据 | 物理/逻辑 | 数量关系 | |----------|------------------|---------------------|------------|------------------------------| | Job | 动作操作 | 用户代码中的动作 | 逻辑单元 | 1个 Application → N个 Job | | Stage | 宽依赖(Shuffle)| DAG 的依赖关系 | 逻辑划分 | 1个 Job → M个 Stage | | Task | 分区数量 | 数据分布与并行度 | 物理执行 | 1个 Stage → K个 Task(=分区数) | --- #### 五、示例场景 假设有以下代码: ```python rdd = sc.parallelize(data, 4) # 4个分区 rdd.map(f1).filter(f2).groupByKey().count() ``` 执行流程: 1. `count()` 触发一个 Job。 2. DAGScheduler 将 Job 划分为两个 Stage: - Stage 1:`map(f1) → filter(f2)`(窄依赖,合并为一个 Stage)。 - Stage 2:`groupByKey → count`(宽依赖导致 Stage 划分)。 3. Stage 1 生成 4 个 Shuffle Map TaskStage 2 生成 4 个 Result Task。 ---
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