【Spark篇】--Spark中的宽窄依赖和Stage的划分

一、前述

RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。

Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。

二、具体细节

窄依赖

父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区。

宽依赖

父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多。会有shuffle的产生。父RDD的一个分区的数据去到子RDD的不同分区里面。

其实区分宽窄依赖主要就是看父RDD的一个Partition的流向，要是流向一个的话就是窄依赖，流向多个的话就是宽依赖。看图理解：

Stage概念

Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。 stage是由一组并行的task组成。

stage切割规则

切割规则：从后往前，遇到宽依赖就切割stage。

stage计算模式

pipeline管道计算模式,pipeline只是一种计算思想，模式。

备注：图中几个理解点：

1、Spark的pipeLine的计算模式，相当于执行了一个高阶函数f3(f2(f1(textFile))) !+!+!=3 也就是来一条数据然后计算一条数据，把所有的逻辑走完，然后落地，准确的说一个task处理遗传分区的数据因为跨过了不同的逻辑的分区。而MapReduce是 1+1=2,2+1=3的模式，也就是计算完落地，然后在计算，然后再落地到磁盘或内存，最后数据是落在计算节点上，按reduce的hash分区落地。所以这也是比Mapreduce快的原因，完全基于内存计算。

2、管道中的数据何时落地：shuffle write的时候，对RDD进行持久化的时候。

3. Stage的task并行度是由stage的最后一个RDD的分区数来决定的。一般来说，一个partiotion对应一个task,但最后reduce的时候可以手动改变reduce的个数，也就是分区数，即改变了并行度。例如reduceByKey(XXX,3),GroupByKey(4)，union由的分区数由前面的相加。

4.、如何提高stage的并行度：reduceBykey(xxx,numpartiotion),join(xxx,numpartiotion)

测试验证pipeline计算模式

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.SparkContext

import java.util.Arrays

object PipelineTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()

    conf.setMaster("local").setAppName("pipeline");

    val sc = new SparkContext(conf)

    val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))

    val rdd1 = rdd.map { x => {

      println("map--------"+x)

      x

    }}

    val rdd2 = rdd1.filter { x => {

      println("fliter********"+x)

      true

    } }

    rdd2.collect()

    sc.stop()

  }

}

可见是按照所有的逻辑将数据一条条的执行。！！！

巴特西

【Spark篇】--Spark中的宽窄依赖和Stage的划分

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