Spark stage如何划分
# 窄依赖和宽依赖
# 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,和两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。图中,map/filter和union属于第一类,对输入进行协同划分(co-partitioned)的join属于第二类。
# 宽依赖:
指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区,这是因为shuffle类操作,如图中的groupByKey和未经协同划分的join。
# 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的划分在RDD的论文中有详细的介绍,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。因此在图2中RDD C,RDD D,RDD E,RDDF被构建在一个stage中,RDD A被构建在一个单独的Stage中,而RDD B和RDD G又被构建在同一个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;也就是说图2中的stage1和stage2相当于mapreduce中的Mapper,而ResultTask所代表的stage3就相当于mapreduce中的reducer。
# 总结
map,filtre为窄依赖, groupbykey为款依赖 遇到一个宽依赖就分一个stage
原文链接:https://blog.csdn.net/a1043498776/article/details/54889922