Spark源码深度解析：DAG与弹性分布式数据集RDD

"Spark源码分析" Spark是一个用于大规模数据处理的开源并行计算框架，它的设计理念是快速、通用和可扩展。Spark的核心是Resilient Distributed Datasets (RDD)，这是一种容错的分布式内存计算模型。RDD是Spark中最基本的数据抽象，它代表了一组不可变、分区的记录集合，可以在集群的多个节点上并行运算。 RDD的设计目标是支持高效的数据处理，尤其是在迭代算法和交互式数据分析中。RDD具有两个关键特性：一是分区，即将数据分布在多个节点上，以支持并行计算；二是容错性，通过血统(lineage)记录数据生成的历史，当数据丢失时可以通过重算来恢复。 RDD的创建可以通过两种方式：从持久化数据源（如HDFS）加载或者通过现有RDD转换而来。转换操作如map、filter、reduceByKey等会生成新的RDD，这些操作被称为转换(transformation)。而行动(action)如count、collect、save等会触发实际的计算，并返回结果或写入数据。 在Spark中，作业(Job)是用户提交的计算任务，它被分解成多个阶段(Stage)。DAG（有向无环图）在这里起到了关键作用，它描述了作业中各个阶段之间的依赖关系。每个阶段由一组任务(Task)组成，这些任务会在executor上运行。Stage的划分主要基于shuffle操作，因为shuffle会改变数据分布，需要在不同节点之间传输数据。 Taskset管理器负责调度Task到executor，根据数据的位置选择最佳的任务执行位置，以减少数据的网络传输。Task执行过程中，如果出现故障，Spark能够利用RDD的血统信息重新计算丢失的任务，保证容错性。 Spark的调度器分为两层：Cluster Manager和Task Scheduler。Cluster Manager负责分配executor资源，而Task Scheduler则负责在executor内部调度Task。Spark支持多种部署模式，如本地模式、standalone模式、YARN和Mesos。 Akka框架在Spark中扮演了重要的角色，提供了actor系统来实现高效的并发和容错。Actors是Akka中的基本单元，它们在独立的线程中运行，通过消息传递进行通信，确保了并发环境下的状态一致性。 Spark源码分析涉及了分布式计算的基本概念、RDD模型、作业和阶段的划分、DAG表示、任务调度以及容错机制等多个层面。深入理解这些知识点对于优化Spark应用性能和开发自定义Spark组件至关重要。