简述DAGScheduler如何划分?
在Spark中,DAGScheduler
(有向无环图调度器)的主要职责是将用户程序转换成为一个个的Stage,并安排这些Stage的执行顺序。DAGScheduler
如何划分Stage的过程基本上遵循以下步骤:
- 转换为DAG:首先,
DAGScheduler
会将用户的Spark作业转换为一个DAG,这个DAG由RDD之间的依赖关系构成。在DAG中,节点代表RDD,边代表RDD之间的转换关系。 -
识别Shuffle边界:接着,
DAGScheduler
会在DAG中识别出shuffle操作的位置。Shuffle操作,如reduceByKey
或groupBy
,引入了宽依赖(wide dependency),因为这些操作需要读取多个分区的数据。每个宽依赖的位置都会成为一个Stage的边界。 -
分割Stage:基于这些宽依赖(即shuffle边界),
DAGScheduler
会将DAG分割成多个Stage。每个Stage包含了一系列可以并行执行的任务,这些任务对应于RDD的分区。 -
确定Stage的顺序和任务调度:
DAGScheduler
还负责确定这些Stage的执行顺序。由于Stage之间可能存在依赖关系(一个Stage的输出可能是另一个Stage的输入),因此DAGScheduler
会根据这些依赖关系来调度Stage的执行。通常,没有未完成依赖的Stage会优先执行。 -
容错机制:如果在执行过程中出现错误(如某个节点失败),
DAGScheduler
还负责重新调度任务到其他节点,以实现容错。
应用场景示例
假设有一个Spark作业,它包含了一系列的RDD转换:首先是map
操作,接着是reduceByKey
(引入shuffle),然后是另一个map
操作,最后是groupBy
(又一次shuffle)。在这种情况下:
DAGScheduler
首先创建一个DAG,表示所有RDD的转换和依赖关系。- 它识别出两次shuffle操作(
reduceByKey
和groupBy
),并在这些点将DAG分割成三个Stage。 - 第一个Stage包含第一个
map
操作,第二个Stage包含reduceByKey
和第二个map
操作,第三个Stage包含groupBy
操作。 DAGScheduler
会根据依赖关系安排这三个Stage的执行顺序,确保数据处理的正确性。