Spark(10)——Spark的Stage如何划分

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark(10)——Spark的Stage如何划分相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

spark中如何划分stage

窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为

一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区
两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。
宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作

Stage:

一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage。Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分。在Spark中有两类task,一类是shuffleMapTask,一类是resultTask,第一类task的输出是shuffle所需数据,第二类task的输出是result,stage的划分也以此为依据,shuffle之前的所有变换是一个stage,shuffle之后的操作是另一个stage。

比如 rdd.parallize(1 to 10).foreach(println) 这个操作没有shuffle,直接就输出了,那么只有它的task是resultTask,stage也只有一个;

如果是rdd.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println), 这个job因为有reduce,所以有一个shuffle过程,那么reduceByKey之前的是一个stage,执行shuffleMapTask,输出shuffle所需的数据,reduceByKey到最后是一个stage,直接就输出结果了。如果job中有多次shuffle,那么每个shuffle之前都是一个stage.

会根据RDD之间的依赖关系将DAG图划分为不同的阶段,对于窄依赖,由于partition依赖关系的确定性,partition的转换处理就可以在同一个线程里完成,窄依赖就被spark划分到同一个stage中,而对于宽依赖,只能等父RDD shuffle处理完成后,下一个stage才能开始接下来的计算。之所以称之为ShuffleMapTask是因为它需要将自己的计算结果通过shuffle到下一个stage中

Stage划分思路

因此spark划分stage的整体思路是:从后往前推,遇到宽依赖就断开,划分为一个stage;遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。

在spark中,Task的类型分为2种:ShuffleMapTask和ResultTask;简单来说,DAG的最后一个阶段会为每个结果的partition生成一个ResultTask,即每个Stage里面的Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的!

而其余所有阶段都会生成ShuffleMapTask;之所以称之为ShuffleMapTask是因为它需要将自己的计算结果通过shuffle到下一个stage中。

总结

map,filter为窄依赖,
groupbykey为款依赖
遇到一个宽依赖就分一个stage

以上是关于Spark(10)——Spark的Stage如何划分的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

spark的runJob函数2

spark中job,stage,task的关系

spark stage

Spark源码分析之四:Stage提交

第三十四课 Spark中任务处理的Stage划分和Task最佳位置算法

Spark作业调度中stage的划分