简述Application 、job、Stage、task之间的关系？

Spark 4月前 0 11

在Spark中，Application、Job、Stage和Task是分布式计算过程中的几个核心概念，它们之间有着层级关系，每个概念代表了计算过程中的不同阶段和粒度：

Application（应用程序）：Spark Application是指用户编写的完整的Spark程序。它是最高层次的单位，包含了一个完整的业务逻辑。一个Application可以由多个Job组成。
Job（作业）：当Spark程序中的一个行动（action）算子被调用时，会生成一个Job。每个Job代表了从数据读取到产生结果的一系列计算步骤。如果一个Application中有多个行动算子，那么它就会有多个Job。
Stage（阶段）：Job会被分成一个或多个Stage。Stage的划分是基于数据的shuffle需求。如果在计算过程中需要进行shuffle，那么shuffle前后的操作会被分为不同的Stage。每个Stage内部的任务是可以并行执行的，但不同Stage之间可能存在依赖关系。
Task（任务）：Stage被进一步划分为多个Task，每个Task是执行计算的最小单元。Task是在Spark集群的不同节点上执行的。一个Task对应于Stage中的一个数据分区（partition），它负责处理这部分数据上的计算工作。

关系和流程

当一个Spark Application启动时，它会提交一个或多个Job。
每个Job根据RDD的转换链和shuffle需求被分解成多个Stage。
每个Stage又被划分成多个Task，这些Task会被分发到集群中的不同节点上执行。
Task是实际执行计算的单元，所有Task完成后，一个Stage就完成了；所有Stage完成后，一个Job就完成了；所有Job完成后，整个Application就完成了。

应用场景示例

假设我们有一个Spark应用程序，它读取大量数据，首先进行过滤操作（filter），然后基于某个键进行分组（groupBy），最后对每个组进行聚合操作（如计算平均值）。在这个过程中：