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

最新推荐文章于 2025-02-26 18:38:06 发布
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分类专栏： Spark 文章标签： Spark——application、job、stage、t
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shine302/article/details/80192635
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

Spark中Application、Job、Stage和Task区别详解
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08-18 585
在Spark中，有一些关键的概念，如Application、Job、Stage和Task，它们描述了Spark作业的不同层次和组成部分。下面我将详细介绍每个概念，并通过示例说明它们之间的区别。
Spark区分应用程序 Application、作业Job、阶段Stage、任务Task
weixin_44458771的博客
12-05 717
在Apache Spark中，有几个核心概念用于描述应用程序的执行流程和组件，包括应用程序 Application、作业Job、阶段Stage、任务Task
Spark中job、stage、task的划分+源码执行过程分析
hjw199089的博客
09-11 1万+
job、stage、task  Worker Node：物理节点，上面执行executor进程 Executor：Worker Node为某应用启动的一个进程，执行多个tasks Jobs:action 的触发会生成一个job, Job会提交给DAGScheduler,分解成Stage, Stage:DAGScheduler 根据shuffle将job划分为不同的stage，同一个sta
Spark Application、Job、Stage、Task有什么关系
weixin_60196805的博客
08-12 316
一个Application由多个job组成，一个job由多个stage组成，一个stage由task组成。
Spark的Job Stage task关系
IT_NEU_Lee的博客
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https://blog.youkuaiyun.com/hjw199089/article/details/77938688
【Spark】 Job-Stage-Task之间的关系
sunwenxu的博客
08-02 370
Spark-Job-Stage-Task之间的关系 基本概念 在开始之前需要先了解Spark中Application，Job，Stage等基本概念，官方给出的解释如下表： Term Meaning Application 用户编写的Spark应用程序,包括一个Driver和多个executors Application jar 包含用户程序的Jar包 Driver Prog...
Spark Application, Job, Stage, Task
freeRoad
10-12 1053
写得很好的一篇文章，学习下。 原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16146103/article/details/107591802 由于 Spark 的懒执行, 在驱动程序调用一个action之前, Spark 应用不会做任何事情.   针对每个action, Spark 调度器就创建一个执行图(execution graph)和启动一个 Spark job   每个 job 由多个stages 组成, 这些 stages 就是实现最终的 RDD 所需的数据转换的步骤. ..
Spark基础篇-Application、Job、Stage 和 Task
Aaron_PHPer的博客
02-26 820
层级结构每个层级均为 1:N 的包含关系。执行流程启动后，Driver 解析代码中的Action生成Job。DAGScheduler 根据宽依赖将 Job 拆分为Stage，按依赖顺序调度。TaskScheduler 将Stage转换为TaskSet，分发到 Executor 执行。依赖与并行同一 Stage 内的 Task 可并行（窄依赖）。不同 Stage 间需等待前序 Stage 完成（宽依赖）。
Spark中的Application、Job、Stage与Task区别
一亩三分地
05-05 1872
首先，我先将这四种的定义列出来，之后咱们再通过简单代码进行分析。 RDD任务切分中间分为：Application、Job、Stage和Task （1）Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application； （2）Job：一个Action算子就会生成一个Job； （3）Stage：Stage等于宽依赖的个数加1； （4）Task：一个Stage阶段中...
Spark[二]——Spark的组件们[Application、Job、Stage、TaskSet、Task]
qq_35583915的博客
10-29 680
Spark[二]——Spark的组件们[Application、Job、Stage、TaskSet、Task] 一、Application 就是用户编写的Spark应用程序，提交到Spark后，Spark为Application分配资源，将程序转换并执行；其中，一个Application包含多个Job； 二、Job ​ 由Action算子触发生成的由一个或多个Stage组成的计算作业； ​ 这些Action算子主要包括：reduce、collect、count、first、take、takeSa
Spark job提交过程
cjlion的专栏
06-30 2515
本文基于spark2.111. 前言1.1 基本概念RDD关于RDD已经有很多文章了，可以参考一下理解Spark的核心RDD依赖依赖分为窄依赖和宽依赖，下图描述了两种依赖(图片出自spark窄依赖和宽依赖)20160913233559680.jpeg从途中可以看出，窄依赖中，每一个上游RDD中的分区只会被一个下游分区依赖。而宽依赖上游RDD中的分区则可能被多个下游分区依赖。宽依赖往往意味者shuf...
spark中job，stage，task之间的关系
zhuiqiuuuu的博客
11-11 3056
转载https://blog.youkuaiyun.com/mys_35088/article/details/80864092?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.add.
Spark、job、stage、task之间的关系
kaisadaditebaba的博客
12-30 485
Spark、job、stage、task之间的关系
Spark中application、job、stage、task之间的关系
少年时。
06-07 921
一个application就是一个应用程序，包含了客户端所有的代码和计算资源 一个action操作对应一个DAG有向无环图，即一个action操作就是一个job 一个job中包含了大量的宽依赖，按照宽依赖进行stage划分，一个job产生了很多个stage 一个stage中有很多分区，一个分区就是一个task，即一个stage中有很多个task ...
Spark分析之Master、Worker以及Application三者之间如何建立连接
weixin_34013044的博客
07-05 251
Master.preStart(){ 　　webUi.bind() 　　context.system.scheduler.schedule(0 millis, WORKER_TIMEOUT millis, self, CheckForWorkerTimeOut) //定时任务检测是否有DEAD WORKER需要移除 　　case CheckForWorkerTimeOut =&g...
Spark的application, job, stage, task的关系
zmqsdu9001的博客
03-10 415
Application： 一个application对应着启动一个Spark Context，也可以认为对应着一个Spark submit。 Job： 每一个job都会对应一个action。 Stage： 每个Stage对应一个wide transformation。 Task： 最小单元。对应一个local computation。 个人觉得下面Stack Overflow这个理...
谈Spark下并行执行多个Job的问题
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茅庐
03-20 2万+
本文结合笔者的实践场景，探讨了Spark下并行执行多个Job的问题。梳理了Spark任务调度的机制，并总结了实践中需要考虑的问题。
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abcd1101的专栏
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http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model 1.what这个技术是什么 官方文档定义 spark 里，job，stage，task 的概念： application（应用）：其实就是用spark-submit提交的程序 job: A job is triggered by an action, like count...
spark源码阅读二-spark application运行过程
David的专栏
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本篇文章主要讲述一个application的运行过程。 大体分为三部分：（1）SparkConf创建；（2）SparkContext创建；（3）任务执行。
job stage task 的划分
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<think>好的，用户想了解Spark中的Job、Stage和Task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Application到Job，再到Stage和Task。要确保每个概念的定义清晰，并且说明它们之间的关系。 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Task，Task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>### Job、Stage、Task 在 Spark 中的划分概念 在 Spark 分布式计算框架中，**Job、Stage 和 Task** 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** - Stage 是 Job 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** - Task 是 Stage 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 Task，Stage 2 生成 4 个 Result Task。 ---
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