DAGScheduler使用什么将DAG划分成stage

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中的DAG

### Spark 中 DAG 的概念

DAG（Directed Acyclic Graph），即有向无环图，在 Spark 中用于描述计算逻辑。DAG 描述了 Spark 作业中各个任务之间的依赖关系，使得 Spark 能够高效地调度和执行这些任务，充分利用集群资源，从而实现高性能的数据处理[^2]。

### Spark 中 DAG 的工作原理

当一个 Spark 应用程序启动时，所有的转换操作会被记录下来并形成一个由 RDD 组成的血缘关系链。只有遇到行动操作时，才会触发实际的任务提交过程。此时，Spark 会分析这个血缘关系链，并将其转化为多个阶段（Stage）。每个 Stage 内部包含了若干个 Task，而 Stages 之间则按照宽依赖来划分边界。最终形成的 DAG 将指导整个计算流程的有效执行[^3]。

具体来说：

- **DAGScheduler**：负责将用户的逻辑计划转化成为物理执行计划中的多个 Stage，并进一步拆解为具体的 Tasks。

- **TaskScheduler**：接收来自 DAGScheduler 构建好的 Stage 后，管理这些 Tasks 在 Worker Node 上的具体运行情况，包括分配资源、监控进度等。

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("example")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3])
rdd2 = rdd1.map(lambda x: x * 2).filter(lambda x: x > 4)
result = rdd2.collect()
print(result)

在这个例子中，`map()` 和 `filter()` 是转换操作，它们不会立即被执行；直到调用了行动操作 `collect()` 才真正开始构建和优化对应的 DAG 图形表示形式，进而完成数据集上的所有指定变换。