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Spark Stage是如何劃分的?_大數(shù)據(jù)入門培訓(xùn)

更新時間:2023年09月04日10時32分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):

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  在大數(shù)據(jù)處理框架Apache Spark中,一個Spark Stage是一組具有相同操作的任務(wù)的集合,這些任務(wù)可以在并行計算中執(zhí)行。Spark將整個作業(yè)劃分為一系列的Stages來執(zhí)行,以便更好地管理和優(yōu)化計算。以下是Spark Stage是如何劃分的詳細說明:

  1.邏輯劃分:

  ·Spark作業(yè)首先被邏輯劃分成一系列的轉(zhuǎn)換操作,通常由RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)之間的轉(zhuǎn)換操作組成,如map、filter、reduceByKey等。這些轉(zhuǎn)換操作構(gòu)成了Spark作業(yè)的邏輯執(zhí)行計劃。

  2.依賴分析:

  ·Spark通過依賴分析來確定如何將這些邏輯操作劃分為不同的Stages。依賴分析主要分為兩種類型:

  ·窄依賴(Narrow Dependency):窄依賴發(fā)生在每個父RDD分區(qū)都只被一個子RDD分區(qū)所依賴的情況下,這允許Spark在同一臺機器上的任務(wù)之間進行數(shù)據(jù)傳輸,不需要數(shù)據(jù)混洗(Shuffle)。

  ·寬依賴(Wide Dependency):寬依賴發(fā)生在父RDD分區(qū)被多個子RDD分區(qū)所依賴的情況下,這意味著數(shù)據(jù)混洗是必需的,因為數(shù)據(jù)需要被重新分區(qū)以滿足多個子RDD的需求。

Spark Stage是如何劃分的?

  3.Stage劃分:

  ·一旦依賴分析完成,Spark將邏輯操作劃分為若干個Stage。通常,每個窄依賴都會生成一個Stage,而寬依賴將跨多個Stages。

  ·Stage之間的劃分點通常是數(shù)據(jù)混洗操作,例如reduceByKey或groupByKey,因為這些操作需要重新組織數(shù)據(jù)以滿足不同的依賴關(guān)系。

  4.任務(wù)劃分:

  ·每個Stage被進一步劃分為一組任務(wù),每個任務(wù)對應(yīng)于一個RDD分區(qū)的處理。這些任務(wù)可以并行執(zhí)行,通常由Spark集群的計算節(jié)點執(zhí)行。

  ·任務(wù)劃分通常由Spark的任務(wù)調(diào)度器來處理,它根據(jù)可用資源和數(shù)據(jù)分布來決定如何分配任務(wù)。

  總的來說,Spark Stage的劃分是通過邏輯劃分、依賴分析、Stage劃分和任務(wù)劃分等步驟完成的。這種劃分方式有助于Spark優(yōu)化作業(yè)執(zhí)行,通過最小化數(shù)據(jù)混洗和并行化任務(wù)執(zhí)行來提高性能。此外,了解Stage的劃分方式有助于調(diào)優(yōu)Spark應(yīng)用程序以更好地利用集群資源。

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