spark执行流程详解

Spark 的执行流程通常包括以下几个关键步骤：

1. **数据读取**：用户通过 SparkContext 发起任务时，首先会指定输入数据源，如 HDFS、文件系统或数据库。Spark会根据数据源类型创建相应的输入RDD（弹性分布式数据集）。

2. **转换操作**：用户通过 Spark API 进行一系列的数据转换，如map、filter、reduce等操作。每次转换都会生成一个新的 RDD，Spark会在内存中对数据进行优化，如分区和缓存，以便后续操作。

3. **执行计划生成**：Spark的DAGScheduler会基于用户的操作生成一个有向无环图（DAG），其中节点代表操作，边表示数据依赖。这个计划描述了如何并行地执行这些操作。

4. **任务调度**：JobScheduler根据DAG将任务分割为一个个可执行的Stage，然后分配到可用的Executor上执行。每个Stage对应于一个或多个Task。

5. **任务执行**：Executor收到任务后，在本地磁盘或内存中计算，并可能将结果缓存起来。每个Task负责处理一部分数据。

6. **合并结果**：当所有Task完成计算后，结果会被收集回Driver进程，并进行合并。如果数据是在内存中处理的，合并过程通常非常快。

7. **写回数据**：最后，处理后的结果会被写回到用户指定的输出位置，如HDFS或文件系统。

相关问题

spark 执行流程详解

Spark的执行流程可以分为以下几个步骤。

首先，任务调度器（TaskScheduler）将序列化好的任务递交给执行器（Executor）。执行器将任务放入线程池中进行运行。

其次，当程序触发Action算子时，就会产生一个作业（Job），并调用DagScheduler中的runjob方法来提交任务。

接着，Master收到应用程序的注册请求后，根据自己的资源调度算法，在Spark集群的worker上启动一个或多个Executor进程。

然后，DagScheduler根据作业的依赖关系生成有向无环图（DAG），确定任务的执行顺序。

之后，任务分发器（TaskSetManager）将任务分发给Executor，并监控任务的执行状态。

每个Executor在执行任务之前会将依赖的数据分片（RDD）从存储节点（如HDFS）中读取到内存中。

任务执行器（TaskRunner）根据任务的类型（如map、reduce等）执行计算并生成结果。

最后，计算结果会被返回给Driver程序，供后续处理或输出。

总结起来，Spark的执行流程包括任务调度、作业提交、资源分配、任务分发、数据读取、任务执行和结果返回等步骤。这些步骤保证了Spark的高效计算和数据处理能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark执行流程详解](https://blog.csdn.net/qq_42456324/article/details/124499170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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spark 执行流程

Spark的执行流程包括以下几个步骤：

1. 创建SparkSession：SparkSession是Spark应用程序的入口点，用于与Spark进行交互。在创建SparkSession时，需要指定应用程序的名称和配置信息。

2. 创建RDD或DataFrame：Spark支持两种数据抽象类型：弹性分布式数据集（RDD）和数据框架（DataFrame）。RDD是Spark中最基本的数据结构，而DataFrame则是基于RDD的高级数据结构。你可以从外部数据源（如文件系统、数据库等）中读取数据，或者通过转换操作从已有的RDD或DataFrame中创建新的数据集。

3. 转换操作：Spark提供了一系列的转换操作，如map、filter、reduce等。转换操作并不立即执行，而是会生成一个新的RDD或DataFrame。这些转换操作可以链式调用，形成一个转换操作的有向无环图（DAG）。

4. 行动操作：当需要获取计算结果时，就需要触发行动操作。行动操作会触发Spark引擎根据转换操作的DAG来执行计算，并将结果返回给驱动程序。

5. 优化执行计划：在执行转换操作之前，Spark会对转换操作的DAG进行优化，以提高执行效率。优化过程包括选择最佳的执行计划、重排转换操作的顺序、合并相邻的转换操作等。

6. 任务划分与调度：Spark将执行计划划分为一系列的任务，并将这些任务分发到集群中的多个执行器上并行执行。任务划分的策略可以根据数据分区进行优化，以实现数据本地性和负载均衡。

7. 执行任务：每个执行器会接收到一些任务，并根据指定的转换操作进行计算。计算过程中，Spark会利用内存和磁盘进行数据交换和缓存，以提高计算效率。

8. 结果返回：当所有任务执行完成后，计算结果会被返回给驱动程序，可以进行进一步的处理或输出。

需要注意的是，Spark的执行流程是延迟计算的，只有在触发行动操作时才会真正执行计算。这种延迟计算的特性使得Spark可以对计算进行优化，并支持容错和增量计算等特性。