spark笔记之DAG的生成

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本文介绍了DAG（有向无环图）的概念及其在RDD（弹性分布式数据集）中的应用。详细解释了如何根据RDD之间的依赖关系将DAG划分为不同的Stage，并探讨了窄依赖与宽依赖的区别及对Stage划分的影响。

8.1什么是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形成了DAG，根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage(调度阶段)。对于窄依赖，partition的转换处理在一个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。
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Spark(13) -- DAG的生成以及Shuffle的过程
erainm
10-04 557
1. 什么是DAG 2. DAG划分stage 3. Shuffle过程 4. SortShuffleManager基本介绍 5. Shuffle的配置选项
通俗易懂理解spark的DAG
SunnyRivers
05-15 2117
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构建DAG（有向无环图）
swg321321的博客
07-06 4692
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的DAG的生成过程详解
LBJ_小松鼠的博客
01-25 5399
1. DAG详解 DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG，根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage(调度阶段)。 对于窄依赖，partition的转换处理在一个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。 DAG的边界: 开始:通过SparkContext创建的RDD 触发Action，一旦触发A
spark之DAG、Shuffle概述、框架核心概念、集群模式安装
Winyar的博客
07-21 914
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：...
Spark DAG的生成
Running_Tiger的博客
03-06 1988
Spark DAG的生成DAG概念 DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG，根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage(调度阶段)。对于窄依赖，partition的转换处理在一个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
DAG的生成
小黑的博客
02-26 4021
1、有向无环图 DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，是一种不包含有向环的有向图。 2、DAG的创建 DAG描述多个RDD的转换过程，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算； DAG是有边界的： 开始（通过sparkcontext创建的RDD）， 结束（触发action，调用runjob就是一个完整的DAG形成了，一旦触发action，就形成了一个完整的D...
188 DAG的生成
阿甘兄
08-14 532
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。 ...
Spark源码--DAG创建以及Stage的生成
LifeIsGood
12-14 382
本文基于spark-2.4.4源码 关于RDD的操作有两种：transformation操作和action操作。只有遇到action算子时任务才会真正开始执行。那我们今天就来看看DAG的创建和Stage的生成。 首先找到一个action算子，这里以collect()为例。 调用的是sparkContext类中的runJob方法 经过一系列重载的runJo...
Spark DAG
记录点点滴滴
03-02 305
DAG (Direct Acyclic Graph) : 有向无环图 : 顶点是一个个RDD，边是 RDD 之间通过 dependencies 构成的父子关系。
Spark基础 DAG
h_sn9999的专栏
01-15 263
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RDD的依赖和DAG的生成
qq_42456324的博客
04-28 1563
1、RDD之间的依赖类型 窄依赖(NorrawDependency) 父RDD的一个分区的数据,是给到子rdd的一个分区使用,这种依赖关系就是窄依赖。窄依赖指的是父RDD的一个分区,被子RDD的一个分区所依赖(一对一)。 map,flatMap,filter 都是窄依赖,union 也是窄依赖。 分为宽依赖(WideDependency) 父RDD的一个分区的数据,是给到子rdd的多个分区使用,那么就是宽依赖。 一旦有宽依赖,在这里会发生数据的shuffle,会切分stage(阶段)。 sor
SparkCore:RDD-DAG的生成和划分Stage
04-23 4395
DAG介绍 DAG(Directed Acyclic Graph有向无环图)指的是数据转换执行的过程有方向，无闭环(其实就是RDD执行的流程) 原始的RDD通过一系列的转换操作就形成了DAG有向无环图，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算(数据被操作的一个过程) DAG的边界 开始:通过SparkContext创建的RDD 结束:触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的...
spark --DAG的生成和划分Stage
kismet
04-08 2884
DAG介绍 ●DAG是什么 DAG(Directed Acyclic Graph有向无环图)指的是数据转换执行的过程，有方向，无闭环(其实就是RDD执行的流程) 原始的RDD通过一系列的转换操作就形成了DAG有向无环图，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算(数据被操作的一个过程) ●DAG的边界 开始:通过SparkContext创建的RDD 结束:触发Action，一旦触...
简单DAG生成算法的一个性质
Script Ahead, Code Behind
01-29 822
“简单”嘛说明肯定有更麻烦、效果可能更好的办法。这里提到的算法就是这样。 龙书第二版363页习题6.1.2有点意思。题目如下： [quote="Compilers - Principles, Techniques, & Tools, Second Edition"][b]Exercise 6.1.2:[/b] Construct the DAG and identify the value...
spark——DAG专题
wusuoweiieq的博客
01-07 1134
Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Schedule则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向，不会闭环。
Spark中的DAG介绍
weixin_41655296的博客
04-25 7974
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 内核调度之DAG
不忘初欣丶的博客
04-06 1596
spark DAG有向无环图和宽窄依赖划分
什么是DAG，为何Spark依靠DAG实现了大数据霸主地位
最新发布
m0_73889530的博客
02-16 2293
边（Edge）具有方向（如A→B）
Spark核心概念解析：RDD的特性和运行逻辑
"Python学习笔记——大数据之SPARK核心" Spark的核心是RDD（Resilient Distributed Datasets），这是一个弹性分布式数据集的概念，它提供了一系列的操作接口，使得数据可以在多台机器的内存或磁盘中分布式存储和...
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