Spark系列--SparkCore(四)RDD的依赖关系及运行规划

偏执的太偏执、 2022-05-19 02:53 236阅读 0赞

本篇以WordCount为例，去分析RDD的依赖关系和任务切分机制，分析样例如下：

sc.textFile(“xx")
        .flatMap(_.split(" "))
        .map((_,1))
        .reduceByKey(_+_)
        .saveAsTextFile(“xx")

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## 一、RDD的依赖关系 ##

RDD的依赖分为两种：**窄依赖**、**宽依赖**

![RDD依赖关系][RDD]

*  窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用。
 *  宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition，会引起shuffle。

![这里写图片描述][70]

**RDD存在着依赖关系，这些依赖关系形成了有向无环图DAG，DAG通过DAGScheduler进行Stage的划分，并基于每个Stage生成了TaskSet，提交给TaskScheduler。**

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## 二、Spark任务提交过程 ##

1、Driver程序的代码运行到action操作，触发了SparkContext的runJob方法。  
2、SparkContext调用DAGScheduler的runJob函数。  
3、DAGScheduler把Job划分stage，然后把stage转化为相应的Tasks，把Tasks交给TaskScheduler。  
4、通过TaskScheduler把Tasks添加到任务队列当中，交给SchedulerBackend进行资源分配和任务调度。  
5、调度器给Task分配执行Executor，ExecutorBackend负责执行Task。

**Spark调度相关概念如下：**

*  Task（任务）：单个分区数据及上的最小处理流程单元。
 *  TaskSet（任务集）：由一组关联的，但互相之间没有Shuffle依赖关系的任务所组- 成的任务集。
 *  Stage（调度阶段）：一个任务集对应的调度阶段。
 *  Job（作业）：有一个RDD Action生成的一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业。
 *  Application（应用程序）：Spark应用程序，由一个或多个作业组成。

![Spark任务调度逻辑][Spark]

Spark的调度管理模块中，最重要的类是DAGScheduler和TaskScheduler，TaskScheduler负责每个具体任务的实际物理调度，DAGScheduler负责将作业拆分成不同阶段的具有依赖关系的多批任务，可以理解为DAGScheduler负责任务的逻辑调度。Spark调度管理示意图如下：

![Spark调度示意图][Spark 1]

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## 三、RDD运行规划 ##

前面介绍了RDD之间的依赖关系划分和Spark任务提交的过程，以及Spark调度过程中的概念，那Spark调度阶段如何划分的，RDD运行是如何规划的呢，下面以WordCount为例详解：

sc.textFile(“xx")
        .flatMap(_.split(" "))
        .map((_,1))
        .reduceByKey(_+_)
        .saveAsTextFile(“xx")

![RDD运行规划图][RDD 1]

一个Spark任务提交后，DAGScheduler从RDD依赖链末端的RDD出发，遍历整个RDD依赖链，将Job分解成具有前后依赖关系的多个stage。DAGScheduler是根据ShuffleDependency(宽依赖)划分stage的，也就是说当某个RDD的运算需要将数据进行shuffle操作时，这个包含了shuffle依赖关系的RDD将被用来作为输入信息，构建一个新的调度阶段。以此为依据划分调度阶段，可以确保有依赖关系的数据能够按照正确的顺序得到处理和运算。

> 可以从Spark的历史日志中去查看Spark对RDD的运行规划

[RDD]: /images/20220519/0be3f85c9aa646d6ae07a7fc1bbf137c.png
[70]: /images/20220519/3fa79f646041466093ce829d5ff2d728.png
[Spark]: /images/20220519/47b8238e04e74ef6a1b421f42d81d333.png
[Spark 1]: /images/20220519/ceac04ad4dd843fa81fffb6edb319f64.png
[RDD 1]: /images/20220519/efbae9b1c46d43c8b2c8c7d469a3d162.png