DAGScheduler使用什么将DAG划分成stage
时间: 2024-02-05 18:04:37 浏览: 29
DAGScheduler使用RDD依赖关系将DAG划分成stage。一个stage是由一组相同的shuffle依赖关系组成的,即同一个stage中的所有shuffle依赖关系的源RDD都是同一个父RDD。在划分stage的过程中,DAGScheduler会按照topological order(拓扑排序)对DAG进行排序,然后按照shuffle依赖关系分割成多个stage。这样可以提高作业的并行度和执行效率。每个stage都是由一组任务(task)组成,这些任务可以并行地执行。
相关问题
Spark把DAG划分成多个阶段目的是什么
Spark将DAG划分成多个阶段的目的是为了提高计算的并行度和执行效率。每个阶段都是由一组具有相同父节点的任务组成的,这些任务可以并行执行,而不会相互干扰。在Spark中,每个阶段都会生成一个任务集合,这些任务之间是相互独立的,可以并行执行。这种划分方式可以有效地利用集群资源,提高任务的执行效率。同时,Spark还可以通过动态调整阶段的大小,来适应不同的数据处理场景,以提高整个计算过程的效率。
什么是窄依赖?什么是宽依赖?它们在DAG划分Stage时有什么作用?
窄依赖和宽依赖都是Spark中用于描述数据之间依赖关系的概念。
窄依赖是指一个父RDD的每个分区最多只能被一个子RDD的分区所依赖。也就是说,子RDD的每个分区只依赖于父RDD的一个分区。这种依赖关系可以让Spark在一个节点上处理多个分区,从而提高处理效率。
宽依赖是指一个父RDD的分区可能被多个子RDD的分区依赖。也就是说,子RDD的每个分区可以依赖于父RDD的多个分区。这种依赖关系会导致Shuffle操作,从而降低处理效率。
在DAG划分Stage时,窄依赖可以让Spark将多个分区合并到同一个Stage中,从而减少Stage的数量,提高处理效率。而宽依赖则需要进行Shuffle操作,因此需要将父RDD和子RDD分到不同的Stage中,从而保证Shuffle操作能够正确执行。