spark根据宽依赖进行DAG视图的划分. 1.窄依赖:每个父RDD的partition 最多被一个子RDD的 partition使用. 窄依赖分为两类:第一类是一对一的依赖关系,在Spark中用OneToOneDependency来表示父RDD与子RDD的依赖关系是一对一的依赖关系,如map.filter.join with inputs co-partitioned:第二类是范围依赖关系,在Spark中用RangeDependency表示,表示父RDD与子RDD的一对一的范围内依赖关系,如u…

窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作 Stage: 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMap…

前言 根据图片上的结构划分我们不难发现当rdd触发action操作之后,会调用SparkContext的runJob方法,最后调用的DAGScheduler.handleJobSubmitted方法完成整个job的提交.然后DAGScheduler根据RDD的lineage进行Stage划分,再生成TaskSet,由TaskScheduler向集群申请资源,最终在Woker节点的Executor进程中执行Task. 这个地方再次强调一下宽依赖和窄依赖的概念,因为这个是决定stage划分的关键所在…

标题读起来有些拗口,具体是什么情况,我们来看: 一.问题的提出 一个采用MFC开发的软件,其窗体视图采用CSplitterWnd三分,效果如下图所示: 图1 软件的默认视图布局 该MFC开发的软件功能多,界面非常复杂,上图只是一个demo示意图,但并不妨碍我们理解本文描述的问题. 即视图分为left.top.bottom三部分.该软件的各个视图实际界面比较复杂,bottom视图有时候要显示重要的预览图,但因top视图挤用空间,导致查看预览图的时候,要频繁拖动bottom视图中的滚动条.但是又不能…

DAG 中文名有向无环图.它不是spark独有技术.它是一种编程思想 ,甚至于hadoop阵营里也有运用DAG的技术,比如Tez,Oozie.有意思的是,Tez是从MapReduce的基础上深化而来的分布式计算框架.其核心思想是将Map和Reduce两个阶段分成更多的函数,各个函数之间可自由组合,形成DAG dependencies链,延迟计算.可见DAG思想适合多阶段的分布式计算,如果是MapReduce,Map本身就是InputStream,Reduce本身就是OutputStream,根本…

注意:此文的stage划分有错,stage的划分是以shuffle操作作为边界的,可以参考<spark大数据处理技术>第四章page rank例子! 参考:http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model 我们用一个例子来说明,结合例子和运行截图来理解. 1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源:https://catalog.d…

RDD依赖关系为成两种:窄依赖(Narrow Dependency).宽依赖(Shuffle Dependency).窄依赖表示每个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用:宽依赖表示一个父RDD的Partition都会被多个子RDD的Partition所使用. 一.窄依赖解析 RDD的窄依赖(Narrow Dependency)是RDD中最常见的依赖关系,用来表示每一个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用,如下图所示,父R…

DAG,有向无环图,Directed Acyclic Graph的缩写,常用于建模. Spark中使用DAG对RDD的关系进行建模,描述了RDD的依赖关系,这种关系也被称之为lineage,RDD的依赖关系使用Dependency维护,参考Spark RDD之Dependency,DAG在Spark中的对应的实现为DAGScheduler. DAGScheduler 作业(Job)调用RDD的一个action,如count,即触发一个Job,spark中对应实现为ActiveJob,DAGSch…

今天,我们就先聊一下spark中的DAG以及RDD的相关的内容 1.DAG:有向无环图:有方向,无闭环,代表着数据的流向,这个DAG的边界则是Action方法的执行 2.如何将DAG切分stage,stage切分的依据:有宽依赖的时候要进行切分(shuffle的时候, 也就是数据有网络的传递的时候),则一个wordCount有两个stage, 一个是reduceByKey之前的,一个事reduceByKey之后的(图1), 则我们可以这样的理解,当我们要进行提交上游的数据的时候, 此时我们可以认…

Job->Stage->Task开发完一个应用以后,把这个应用提交到Spark集群,这个应用叫Application.这个应用里面开发了很多代码,这些代码里面凡是遇到一个action操作,就会产生一个job任务. 一个Application有一个或多个job任务.job任务被DAGScheduler划分为不同stage去执行,stage是一组Task任务.Task分别计算每个分区partition上的数据,Task数量=分区partition数量. Spark如何划分Stage:会从执行act…