Spark 源码分析（七）: DAGScheduler 源码分析1（stage 划分算法）

2024-01-04 09:04:50

揭秘 Spark 的 Stage 划分算法：优化作业执行的利器

导语

Spark 凭借其强大的分布式计算能力，成为大数据处理领域的中流砥柱。为了充分利用 Spark 的潜力，了解其内部运作机制至关重要。在本篇文章中，我们将深入探讨 Spark 的 Stage 划分算法 ，揭示它如何将作业划分成更小的单元，从而提高执行效率。

Stage 划分概述

在 Spark 中，作业被划分为多个 Stage ，每个 Stage 包含一组具有相同 ShuffleDependency 的 Task。Stage 划分算法旨在将作业划分为合理大小的 Stage，以有效利用资源并提高整体执行效率。

Stage 划分流程

Spark 的 Stage 划分算法是一个迭代过程，主要包括以下步骤：

初始划分： 作业提交后，Spark 根据作业的依赖关系生成一个初始的 Stage 划分，通常包含多个小 Stage。
Stage 合并： 随着作业的执行，Spark 会动态地合并小 Stage，以减少 Stage 数量。合并的目的是减少任务之间的通信开销，从而提高效率。
Stage 划分完成： 当作业执行稳定，Stage 数量不再变化时，Stage 划分算法完成。最终的 Stage 划分结果将被提交给 TaskScheduler，以便后续的任务调度。

Stage 合并的条件

Spark 考虑以下条件来合并 Stage：

两个 Stage 具有相同的 ShuffleDependency。
两个 Stage 的 Task 总数低于指定阈值。
合并后的 Stage 的 Task 总数与两个原始 Stage 的 Task 总数之比大于指定阈值。

Stage 合并算法

Stage 合并算法将两个 Stage 合并为一个新的 Stage，具体步骤如下：

合并两个 Stage 的 Task 列表。
合并两个 Stage 的 ShuffleDependency。
合并两个 Stage 的 RDD。
创建一个新的 Stage，包含合并后的 Task、ShuffleDependency 和 RDD。

代码示例

以下 Java 代码示例展示了 Stage 划分算法的工作原理：

import org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler;
import org.apache.spark.scheduler.Stage;

public class StagePartitioner {

  public static void main(String[] args) {
    // 创建一个 DAGScheduler 对象
    DAGScheduler dagScheduler = new DAGScheduler();

    // 创建两个初始 Stage
    Stage stage1 = new Stage(0);
    Stage stage2 = new Stage(1);

    // 合并两个 Stage
    dagScheduler.mergeStages(stage1, stage2);

    // 获取合并后的 Stage
    Stage mergedStage = dagScheduler.getStage(0);

    // 打印合并后的 Stage 信息
    System.out.println("合并后的 Stage ID: " + mergedStage.getId());
  }
}

总结

Spark 的 Stage 划分算法是一个重要的优化机制，它通过动态合并 Stage 来提高作业执行效率。通过理解 Stage 划分算法的细节，我们可以更好地利用 Spark 的优势，在处理海量数据时取得更佳的性能。

常见问题解答

Stage 划分算法什么时候触发？
- 作业提交后，以及作业执行过程中。
Stage 合并的好处是什么？
- 减少任务之间的通信开销，提高执行效率。
如何调整 Stage 划分算法？
- 可以通过设置 spark.scheduler.minPartitionFraction 和 spark.scheduler.maxPartitionFraction 等配置来调整合并阈值。
Stage 划分算法是如何与任务调度相结合的？
- Stage 划分算法生成 Stage 列表，TaskScheduler 负责将 Task 分配给 Stage。
Stage 划分算法在 Spark 的整体执行中扮演什么角色？
- Stage 划分算法对于优化作业执行至关重要，它为后续的任务调度和执行奠定了基础。