你好,DAG 有向无环图提升 spark 引擎速度的底层原理是什么
时间: 2023-03-14 18:20:45 浏览: 110
你好,DAG 有向无环图用于提升 Spark 引擎速度的原理是它可以有效地处理复杂的任务,并利用计算资源最大化地实现任务执行。它通过将每个任务分解为若干个子任务,将这些子任务合并为一个有向无环图,实现任务的有效执行,从而实现提升 Spark 引擎速度的目的。
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什么spark的dag有向无环图
Spark的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)是指一个基于RDD的数据处理流程图,每个RDD都会被处理并产生新的RDD。Spark的DAG是一个有向无环图,其中每个节点表示一个RDD,每个边表示一个操作(转换或动作),边的方向表示数据的依赖关系。这种有向无环图的结构可以用来优化Spark作业的执行。
DAG调度器负责将Spark作业的逻辑转化为物理执行计划,以最大化作业的执行效率。DAG调度器会将Spark作业转化为一系列的Stage,每个Stage包含一组相互依赖的Task。在执行过程中,DAG调度器会根据Stage之间的依赖关系,按照拓扑排序的方式进行任务的调度,保证每个Task都有其所需的数据依赖可用。
什么是有向无环图(DAG)?
有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG)是一种由顶点和有向边组成的图结构,其中边的方向指示了顶点之间的依赖关系,并且不存在任何环路。
在DAG中,每个顶点代表一个任务或者一个事件,而有向边表示任务或事件之间的依赖关系。如果存在一条从顶点A到顶点B的有向路径,那么就表示A依赖于B,也可以说B是A的前置任务。而如果存在一个环路,就表示存在循环依赖,这在DAG中是不允许的。
DAG常常用于描述各种计算过程、任务调度、编译过程等。在计算过程中,DAG可以帮助我们确定任务的执行顺序,保证依赖关系的正确性。在编译过程中,DAG可以用于表示源代码中的各种依赖关系,帮助编译器进行优化和并行化处理。