Spark内核调度的进阶知识：揭开DAG执行流程图背后的秘密
2023-07-31 13:19:45
Spark 内核调度：深入了解幕后运作
引言
作为大数据处理的业界领先工具，Spark 已成为构建高效数据分析和处理应用程序的关键技术。为了充分发挥 Spark 的强大功能，深入了解其核心调度机制至关重要。本文将深入探究 Spark 内核调度，探讨其运作机制、优化技术和常见问题解答。
DAG 执行流程图的构建
1. 构建 RDD 依赖图
Spark 内核调度的第一步是构建 RDD（弹性分布式数据集）依赖图。RDD 依赖图了应用程序中不同 RDD 之间的依赖关系。此过程涉及遍历作业的 DAG（有向无环图）并为每个 RDD 创建一个节点，节点之间的边表示依赖关系。
2. 将 RDD 依赖图转换为 DAG 执行流程图
DAG 执行流程图是基于 RDD 依赖图构建的。DAG 执行流程图的节点是 Stage，Stage 之间的边表示 Stage 之间的依赖关系。Stage 的构建过程遍历 RDD 依赖图，并为每个 RDD 节点创建一个 Stage。如果两个 RDD 节点之间存在依赖关系，则相应的 Stage 之间也会存在依赖关系。
Stage 的划分和截断
Stage 的划分
Stage 的划分是将作业分解为更小任务的过程，以便于并行执行。划分过程基于 RDD 依赖图，其中每个 RDD 节点对应一个 Stage。如果两个 RDD 节点之间存在依赖关系，则相应的 Stage 之间也会存在依赖关系。
Stage 的截断
Stage 的截断是防止单个 Stage 任务数量过多，导致资源争用和性能下降的措施。通过设置每个 Stage 的最大任务数量，当任务数量超过限制时，Stage 将被截断为更小的 Stage。
Driver 的运作机制
作业提交
作业提交时，Driver 会将作业分解为多个 Stage，并向 ResourceManager 请求资源。
任务调度
ResourceManager 分配资源后，Driver 将 Stage 中的任务分配给 Executor 执行。
任务监控
Driver 会监控 Executor 执行任务的情况。如果 Executor 执行任务失败，Driver 将重新调度该任务。
作业完成
当所有任务完成后，Driver 会标记作业为完成。
确定分区数量
Spark 内核调度需要确定构建多少分区（线程）。因素包括：
- 数据量： 数据量大小决定了分区数量。
- 计算能力： Executor 的计算能力影响每个分区处理的数据量。
- 网络带宽： 网络带宽影响分区之间的数据传输速度。
Spark 内核调度：优化技巧
- 优化任务大小： 任务太大或太小都会降低效率，因此需要寻找最佳任务大小。
- 合理设置 Stage 最大任务数： 避免 Stage 任务过多，导致资源争用。
- 合理设置并行度： 并行度过高会增加开销，过低会限制并行性。
- 使用局部性优化： 将任务调度到包含所需数据的 Executor 上，减少数据传输开销。
常见问题解答
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什么是 DAG 执行流程图？
DAG 执行流程图是 Spark作业的执行计划，了 Stage 之间的依赖关系。 -
Stage 截断有什么好处？
Stage 截断可以防止单个 Stage 任务过多，导致资源争用和性能下降。 -
Driver 在 Spark 内核调度中扮演什么角色？
Driver 控制作业提交、调度和监控，是 Spark作业的控制中心。 -
如何优化 Spark 内核调度？
优化技巧包括优化任务大小、设置 Stage 最大任务数、设置合理并行度和使用局部性优化。 -
Spark 内核调度最主要的目的是什么？
Spark 内核调度旨在高效地完成任务计算，使用最少的资源。
结论
深入了解 Spark 内核调度对于充分发挥 Spark 的强大功能至关重要。本文阐述了 DAG 执行流程图的构建、Stage 的划分和截断、Driver 的运作机制以及确定分区数量的方法。通过优化内核调度，可以提高应用程序的性能和效率。了解 Spark 内核调度的先进知识将使您能够针对不同的场景进行优化，充分利用 Spark 的潜力。
