# Spark的DAG图分析
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它能够有效地处理大规模数据。Spark的核心特性之一是其DAG（有向无环图）执行引擎，DAG是Spark进行任务调度和资源优化的基础。本文将对Spark的DAG图进行深入分析，并给出相关的代码示例，帮助大家更好地理解这一重要概念。
## Spark中的DAG概念
在Spark中，当你提交一个应用程序时，Spar
依赖关系宽窄依赖 宽依赖:有shuffle父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区所依赖 窄依赖:没有shuffle父RDD的一个分区只会被子RDD的1个分区所依赖 为什么需要宽窄依赖 总结:窄依赖: 并行化+容错宽依赖: 进行阶段划分(shuffle后的阶段需要等待shuffle前的阶段计算完才能执行)DAG
转载
2023-09-05 22:51:50
102阅读
一.概述GraphX是Spark中用于图形和图形并行计算的新组件。在较高的层次上，GraphX 通过引入新的Graph抽象来扩展Spark RDD：一个有向多重图，其属性附加到每个顶点和边上。为了支持图计算，GraphX公开了一组基本的操作符（例如， subgraph，joinVertices和 aggregateMessages），以及所述的优化的变体Pr
转载
2023-07-21 11:56:31
121阅读
图操作如同RDDs有如同map，filter和reduceByKey这些基本操作，属性图也有一些基本操作可以接受用户自定义函数转化属性和结构从而生成新图。优化应用的核心操作定义在Graph中，简便操作是核心的集合并定义在GraphOps中。由于Scala的隐式性GraphOps中的操作可自动的在Graph中获得。例如我们可以计算每个点（定义在GraphOps）的入度如下：val graph: Gr
DAG在spark里每一个操作生成一个RDD，RDD之间连一条边，最后这些RDD和他们之间的边组成一个有向无环图，这个就是DAG。Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是DAG。有了计算的DAG图，Spark内核下一步的任务就是根据DAG图将计算划分成任务集，也就是Stage，这样可以将任务提交到计算（节点进行真正的计算）。Spark计算的中间结果默认是保存在内
转载
2024-07-27 15:53:42
43阅读
01 什么是DAG？DAG：Directed Acyclic Graph，中文意为「有向无环图」。DAG原本是计算机领域一种常用数据结构，因为独特的拓扑结构所带来的优异特性，经常被用于处理动态规划、导航中寻求最短路径、数据压缩等多种算法场景。我们直观点来理解：这就要从太阳系说起了，了解太阳系的运转方式有利于大家更加直观的了解什么是DAG。上学时候老师教我们银河系中的星球都是围绕着太阳旋转的，还在课
转载
2024-01-17 12:33:35
0阅读
大数据-Spark（八）DAG有向无环图生成DAG是什么DAG(Directed Acyclic Graph) 叫做有向无环图（有方向,
转载
2023-11-24 22:33:46
89阅读
数据图（DataGraph）
数据图（DataGraph）是拥有一个更改摘要（ChangeSummary）的数据对象图的可选信封。
为了获取仅包含数据对象的数据图的同样的功能，数据对象可以使用SDO 数据图XSD进行定义。
如更改摘要章节所述，一个更改摘要可以直接使用在数据对象身上。
数据图包含以下方法：
*
返回一个根数据对象；
*
转载
2023-08-18 10:58:42
86阅读
讲说spark的资源调度和任务调度，基本的spark术语，这里不再多说，懂的人都懂了。。。按照数字顺序阅读，逐渐深入理解：以下所有截图均为个人上传，不知道为什么总是显示别人的，好尴尬，无所谓啦，开始吧~~1 宽窄依赖与Stage划分：上熟悉的图： 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD，RDD 之间连一条边，最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图
转载
2023-11-16 14:21:28
138阅读
一、概述 GraphX 是 Spark 四大核心组件之一，它也是使用 Spark 作为计算引擎的，GraphX 是用于图形和图形并行计算的组件，实现了大规模图计算的功能。GraphX 的出现使 Spark 生态系统变得更加完善和丰富，同时它能够与 Spark 生态系统的其它组件天然融合，再加上它强大的图数据处理能力，在业届得到了广泛的运用。 在高层次上，GraphX 通过引入一个新的图形抽象来
转载
2023-11-29 14:10:00
140阅读
Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency, 也称 shuffle dependency）.宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应
Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler。Task
关于RDD, 详细可以参考Spark的论文, 下面看下源码 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. *
转载
2024-09-23 19:04:35
47阅读
1、DAGDAG：字面概念是有效无环图，指的是一个无回路的有向图。如果有一个非有向无环图，且A点出发向B经C可回到A，形成一个环。将从C到A的边方向改为从A到C，则变成有向无环图。而在Spark中，由于计算过程很多时候会有先后顺序，受制于某些任务必须比另一些任务较早执行的限制，我们必须对任务进行排队，形成一个队列的任务集合，这个队列的任务集合就是DAG图，每一个定点就是一个任务，每一条边代表一种限
转载
2023-09-04 14:42:18
222阅读
DAG，全称 Directed Acyclic Graph， 中文为：有向无环图。在 Spark 中， 使用 DAG 来描述我们的计算逻辑。什么是DAG?DAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作。
DAG Scheduler 会根据 RDD 的transformation 动作算子(宽依赖)，将 DAG 分为不同的 stage，每个 stage 中分为
转载
2023-11-24 22:41:50
60阅读
文章目录DAGJob与Action之间的关系DAG和分区DAG宽窄依赖DAG宽窄依赖的划分Spark内存迭代计算总结Spark是怎么做内存计算的？DAG的作用？Stage阶段划分作用？Spark为什么比MapReduce快？ DAGSpark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理R
转载
2023-09-02 16:30:24
85阅读
文章目录前言一、Spark GraphX概述1.1图的相关术语1.2图计算模式二、Spark GraphX 基础2.1 GraphX 架构2.2存储模式2.3核心数据结构 前言Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。一、Spark GraphX概述GraphX是一个新的Spark API，
转载
2023-12-13 22:01:55
137阅读
# Spark生成合理的DAG任务图
## 什么是DAG任务图
DAG（Directed Acyclic Graph）是一种有向无环图，它是一种常用的数据结构，用于描述任务之间的依赖关系。在Spark中，每个Spark作业都会被转换成一个DAG任务图，其中每个节点代表一个RDD（Resilient Distributed Dataset），每个边代表一个转换操作。
## 为什么需要生成合理的
原创
2024-05-19 03:52:26
183阅读
为什么使用spark的原因是早期的编程模式MapReduce缺乏对数据共享的高效元语，会造成磁盘I/O 以及序列号等开销，spark提出了统一的编程抽象---弹性分布式数据集（RDD）,该模型可以令并行计算阶段间高效地进行数据共享。spark处理数据时，会将计算转化为一个有向无环图(DAG)的任务集，RDD能够有效的恢复DAG中故障和慢节点执行的任务，并且
转载
2023-09-19 22:57:16
844阅读
资源调度如图任务调度背景知识DAGDAG(Directed Acyclic Graph) 中文名是有向无环图. DAG是有向无环图(Directed Acyclic Graph)的简称. 在大数据处理领域, DAG计算模型是指将计算任务在内部分解为若干个子任务, 这些子任务之间由逻辑关系或运行先后顺序等因素被构建成有向无环图. Spark是实现了DAG计算模型的计算框架.Spark运行时架构首先,
转载
2023-12-15 16:27:47
74阅读
