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 web页面详解

spark的Web页面提供了许多有用的信息和功能，可以用于学习和调试spark任务。以下是spark Web UI页面的一些详细解释：

1. Total time across all tasks: 这个指标显示了当前stage中所有任务花费的总时间。通过观察这个指标，可以了解整个stage的执行时间情况。

2. Locality Level Summary: 这个指标展示了不同本地化级别下的任务数。本地化级别是指数据与计算之间的关系，包括PROCESS_LOCAL（进程本地化）、NODE_LOCAL（节点本地化）、RACK_LOCAL（机架本地化）和ANY（跨机架）。通过观察这个指标，可以评估任务的本地化情况以及数据与计算之间的关系。

3. Input Size/Records: 这个指标显示了输入数据的大小（字节数）和记录条数。了解输入数据的大小可以帮助评估任务的数据量。

4. Shuffle Write: 这个指标显示了shuffle过程中通过网络传输的数据的大小（字节数）和记录条数。减少shuffle数据的量和操作次数是spark任务优化的一个基本原则。

5. DAG Visualization: 这个功能展示了当前stage中包含的详细的transformation操作流程图。通过观察这个流程图，可以更好地理解任务的执行逻辑。

6. Metrics: 这个功能展示了当前stage中所有任务的一些指标统计信息。通过这些指标，可以了解任务的执行情况和性能指标。

7. Event Timeline: 这个功能清楚地展示了每个Executor上各个任务的各个阶段的时间统计信息。通过观察任务的时间分布情况，可以发现任务时间是否有明显倾斜，并了解倾斜的时间主要属于哪个阶段，从而有针对性地进行优化。

8. Aggregated Metrics by Executor: 这个功能将任务运行的指标信息按Executor做聚合后的统计信息，并可查看某个Executor上任务运行的日志信息。这个功能可以帮助我们深入了解每个Executor上任务的执行情况。

9. Tasks: 这个功能展示了当前stage中所有任务运行的详细信息，与Event Timeline中的信息对应。可以点击某个任务来查看具体的任务日志。

以上是spark Web页面的一些详解，通过使用这些功能，可以更好地了解和调试spark任务。