充值网站架设,微信自动加好友软件,大气装饰装修企业网站模版源码,济南平面设计公司前十名Spark DAG、Stage 划分与 Task 调度底层原理深度剖析 核心知识点详解
1. DAG (Directed Acyclic Graph) 的构建过程回顾
Spark 应用程序的执行始于 RDD 的创建和一系列的转换操作 (Transformations)。这些转换操作#xff08;如 map(), filter(), reduceByKey() 等#xff…Spark DAG、Stage 划分与 Task 调度底层原理深度剖析 核心知识点详解
1. DAG (Directed Acyclic Graph) 的构建过程回顾
Spark 应用程序的执行始于 RDD 的创建和一系列的转换操作 (Transformations)。这些转换操作如 map(), filter(), reduceByKey() 等并不会立即执行计算而是构建一个逻辑执行计划即一个有向无环图 (DAG)。这种机制称为 惰性求值 (Lazy Evaluation)。
转换操作: 当你在 RDD 上调用转换操作时Spark 只是在 DAG 中添加一个新的节点代表一个新的 RDD 及其与父 RDD 的关系。惰性求值: 只有当遇到行动操作 (Actions)如 count(), collect(), saveAsTextFile() 等时Spark 才会真正触发计算。此时Spark 会从 DAG 的末端行动操作所在的 RDD向前追溯构建并执行完整的物理执行计划。依赖关系: DAG 中的每个节点代表一个 RDD节点之间的边表示 RDD 之间的依赖关系即一个 RDD 是另一个 RDD 的父 RDD。
2. Stage 的划分过程与底层原理
Spark 将 DAG 划分为 Stage 的核心原则是基于 RDD 之间的依赖类型。
关键概念RDD 依赖 (Dependency)
RDD 之间的依赖关系分为两种 窄依赖 (Narrow Dependency): 定义: 父 RDD 的一个分区只对应子 RDD 的一个或有限个分区。这种关系意味着每个父分区最多只被一个子分区消费。 特点: 1对1 或 1对少数如 Union。 例子: map(), filter(), union(), coalesce() (如果减少分区且不触发 Shuffle)。 优势 : 无 Shuffle: 数据流是管道式的可以在父 RDD 的分区计算完成后直接传递给子 RDD 的对应分区无需跨网络或进程传输数据。故障恢复高效: 如果某个分区丢失Spark 只需要重新计算其上游的少数相关分区即可恢复。 Stage 内部: 窄依赖操作可以在同一个 Stage 内进行因为它们是流水线式的无需等待所有父分区完成即可开始子分区计算。 宽依赖 (Wide Dependency) / Shuffle Dependency: 定义: 父 RDD 的一个分区可能对应子 RDD 的所有分区数据在处理过程中需要进行重新洗牌 (shuffle) 才能完成计算。这意味着数据需要跨机器或跨进程进行网络传输和重新聚合。 特点: 1对多的关系。 例子: groupByKey(), reduceByKey(), sortByKey(), join(), repartition()。 劣势 : 需要 Shuffle: 涉及大量的磁盘 I/O、网络传输、数据序列化/反序列化开销较大是 Spark 应用程序的主要性能瓶颈之一。故障恢复复杂: 某个分区丢失可能需要重新计算整个 Shuffle 的上游部分。 Stage 边界: 宽依赖是划分 Stage 的主要依据。 每当 Spark 的 DAGScheduler 遇到一个宽依赖操作时它就会在其前面切分出一个新的 Stage。
Stage 划分的底层原理 (如何分解 Stage) 从行动操作 (Action) 开始倒推: 当用户触发一个行动操作如 collect()时Spark 的核心调度组件 DAGScheduler 被激活。它会从这个最终 RDD 开始沿着 RDD 之间的依赖关系图反向遍历。 遇到宽依赖就切分 Stage : DAGScheduler 会将一连串的窄依赖操作放入同一个 Stage。这些操作可以高效地以管道方式串行执行无需中间写入磁盘。每当 DAGScheduler 在反向遍历时遇到一个宽依赖 (Shuffle Dependency)就意味着数据必须进行 Shuffle。为了执行 ShuffleSpark 需要等待上一个 Stage 的所有 Task 都完成并将它们的输出数据写入磁盘或内存作为 Shuffle 的“Map”阶段输出。然后下一个 Stage 的 Task 才能开始读取这些数据作为 Shuffle 的“Reduce”阶段输入。因此宽依赖成为了 Stage 的边界。一个宽依赖操作会形成一个新的 Stage 的开始而其所有上游的窄依赖操作则构成了一个或多个完整的 Stage。 生成物理执行计划: DAGScheduler 负责将逻辑的 RDD 转换图转换为物理的 Stage 图。每个 Stage 对应着一组可以通过管道化执行的 Task。
Stage 划分示例:
考虑一个 RDD 转换链RDD1.map().filter().reduceByKey().sortByKey().collect() (Stage 1: MapPartitions)
[RDD1] --map-- [RDD2] --filter-- [RDD3] (窄依赖操作管道化执行)|(宽依赖 - Shuffle Dependency)|(Stage 2: ShuffleMapStage)[RDD4_ShuffleRead] --reduceByKey-- [RDD5] (窄依赖操作管道化执行)|(宽依赖 - Shuffle Dependency)|(Stage 3: ResultStage)[RDD6_ShuffleRead] --sortByKey-- [RDD7] (窄依赖操作管道化执行)|(行动操作: collect)在这个例子中reduceByKey 和 sortByKey 都引入了 Shuffle。因此整个 DAG 会被划分为 3 个 Stage
Stage 1: 包含 map() 和 filter() 操作。这些操作可以在同一组 Task 中直接处理 RDD1 的分区数据。Stage 2: 始于 reduceByKey()。它依赖于 Stage 1 的 Shuffle 输出。Stage 3: 始于 sortByKey()。它依赖于 Stage 2 的 Shuffle 输出。
3. Task 数量的决定因素
每个 Stage 被分解为多个 Task 并行执行。Task 的数量直接决定了该 Stage 的并行度进而影响 Spark 应用程序的整体性能。
Task 的数量主要由以下因素决定 RDD 的分区数 (Number of Partitions): 这是最主要且最直接的因素。在大多数情况下一个 Stage 中的 Task 数量等于该 Stage 的最后一个 RDD 的分区数。 Spark 调度器会为 RDD 的每个分区分配一个 Task由该 Task 负责处理对应分区的数据。 举例 : sc.parallelize(numbers)默认情况下parallelize 创建的 RDD 的分区数通常等于你的 Spark 应用程序可用的 CPU 核心数在 local 模式下或 spark.default.parallelism 配置的值。sc.parallelize(numbers, 3)如果你明确指定了 3 个分区那么这个 RDD 及其所有通过窄依赖衍生的 RDD 都将有 3 个分区从而导致后续的 Task 数量为 3直到遇到宽依赖。 宽依赖 (Shuffle) 的影响: 当发生 Shuffle 时新的 RDD 的分区数可以通过以下方式控制 spark.sql.shuffle.partitions: 对于 Spark SQL (DataFrame/Dataset API) 的 Shuffle 操作这个配置参数默认是 200它决定了 Shuffle 输出的分区数从而影响下一个 Stage 的 Task 数量。通过转换操作的参数显式指定例如 reduceByKey(numPartitions)、join(otherRDD, numPartitions)。repartition() 操作总是会触发 Shuffle并允许你指定新的分区数。 spark.default.parallelism 配置: 这是 Spark 默认的并行度设置影响着 parallelize 等操作创建 RDD 的初始分区数以及在集群模式下未明确指定分区数时的默认行为。 输入数据源的特性 (Input Splits): 对于从 HDFS 或其他分布式文件系统读取数据RDD 的初始分区数通常由输入文件的块大小或切片 (split) 数量决定。一个 HDFS 块或一个输入切片通常对应一个 RDD 分区进而对应一个 Task。 repartition() 或 coalesce() 操作: 这些转换操作允许你显式地改变 RDD 的分区数从而直接控制后续 Stage 的 Task 数量。repartition() 总是会触发 Shuffle因为它可能增加或减少分区并且通常需要重新分配数据。coalesce() 旨在优化分区如果只是减少分区数且不触发 Shuffle (shufflefalse)它可能是窄依赖通过合并现有分区来减少 Task但如果是增加分区数或强制 Shuffle (shuffletrue)它也会触发 Shuffle。 集群资源: 虽然 RDD 的分区数决定了 Task 的逻辑数量但 Task 的实际并行执行数量最终受限于集群中可用的 CPU 核心、内存等资源。例如如果你有 1000 个 Task但集群只有 100 个核心那么最多只能同时运行 100 个 Task。
4. 底层执行流程串联
整个 Spark 应用程序的执行流程可以串联如下 用户代码 (RDD 转换): 用户编写 RDD 转换代码定义了数据处理的逻辑转换步骤构建了一个抽象的 DAG。这些操作是惰性求值的不会立即触发计算。 行动操作触发: 当遇到 collect()、count()、saveAsTextFile() 等行动操作时Spark 的 DAGScheduler 被激活它负责将逻辑 DAG 转化为物理执行计划。 DAGScheduler 构建 Stage : DAGScheduler 从行动操作对应的最终 RDD 开始沿着 RDD 之间的依赖关系图反向遍历。它识别出所有的宽依赖 (Shuffle Dependency)并将这些宽依赖作为 Stage 的边界。每一个连续的窄依赖操作链条都会被归入同一个 Stage。每个 Stage 内部的 Task 可以管道化执行无需等待中间结果写入磁盘。每个 Stage 都会生成一个 TaskSet其中包含针对该 Stage 所有分区的一组 Task。 TaskScheduler 提交 Task : DAGScheduler 将这些构建好的 TaskSet 提交给 TaskScheduler。TaskScheduler 负责将 Task 发送到集群的 Executor 上执行。它管理 Task 的生命周期处理 Task 失败和重试。TaskScheduler 会根据集群中可用的资源来调度 Task。 Executor 执行 Task : Executor 进程接收到 Task 后在其 JVM 进程中启动一个线程来执行该 Task。Task 在 Executor 的一个 CPU 核心上运行处理其分配到的 RDD 分区数据。如果 Task 属于一个 Shuffle Stage 的上游 (Map 阶段)它会在处理完数据后将 Shuffle 输出通常是中间数据写入 Executor 所在机器的本地磁盘。如果 Task 属于一个 Shuffle Stage 的下游 (Reduce 阶段)它会从上游 Task 的 Shuffle 输出中拉取 (fetch) 数据并进行聚合计算。 结果返回: 当所有 Stage 的所有 Task 都成功完成后最终结果会返回给驱动程序 (SparkContext)或者根据行动操作的类型进行存储。 追问与拓展 (Follow-up Questions Extensions) 追问与拓展Follow-up Questions Extensions
作为面试官在听到这样的回答后我可能会进一步追问以评估你更深层次的理解和实践经验 Stage 失败与重试 “如果一个 Stage 中的某个 Task 失败了Spark 是如何处理的会整个 Stage 重试吗还是只会重试失败的 Task这将如何影响效率” (考察 Spark 的故障恢复机制和容错性) repartition 与 coalesce 的关键区别 “你提到了 repartition 和 coalesce 都可以改变 RDD 的分区数。它们之间有什么关键区别在什么情况下你会选择 coalesce(numPartitions, false) 而不是 repartition(numPartitions)” (考察对 Shuffle 优化的理解和实际应用场景) Shuffle 调优 “你认为 Shuffle 是 Spark 性能瓶颈的主要原因之一。在实际工作中你会采取哪些策略来优化 Shuffle 的性能请举例说明比如数据倾斜 (Data Skew) 的处理。” (考察实际的性能调优经验和问题解决能力) YARN/Mesos/Kubernetes 资源管理 “在集群管理器如 YARN 或 Kubernetes中Task 和 Executor 是如何映射到物理资源的spark.executor.cores 和 spark.executor.memory 这些参数是如何影响 Task 调度和资源利用的” (考察 Spark 与集群资源管理器的集成和资源配置的理解) DataFrame/Dataset API 的 Stage 划分 “你主要以 RDD 解释了 Stage 划分。那么在使用 DataFrame/Dataset API 时Stage 划分的原理有何异同Catalyst 优化器在其中扮演什么角色” (考察对 Spark SQL 优化器工作原理的理解) Spark UI 的作用与性能分析 “现在你的程序已经成功运行并输出了结果。Spark UI 对你理解上述 DAG、Stage 和 Task 的执行过程有什么帮助你会在 Spark UI 中关注哪些指标来分析程序的性能以及如何从这些指标中发现潜在问题” (考察实际工具使用和性能分析能力)
