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. *
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2024-09-23 19:04:35
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在Apache Spark中，DAG（有向无环图）是一种重要的数据处理模型，通过将任务分解为多个操作，Spark能够有效地调度和执行这些操作。本文将深入探讨Spark中如何生成DAG图，并解析相关的源代码。
### 问题背景
在大数据处理的场景中，用户常常需要处理复杂的数据转换和计算。Apache Spark作为一种广泛使用的大数据工具，通过DAG调度机制来优化计算和资源管理。例如，在一个ET
spark发展至今，核心设计没什么大变化，如果想快速了解底层实现，可以去看早期的源码，Branch-0.5分支的，https://github.com/apache/spark/tree/branch-0.5，github直接可以找到，相比spark2.x源码的庞大，动辄几十个包，早期的除了注释少点之外，读起来没大的挫败感。目录#源码-RDD的5个特征#源码-RDD的特征一Split(
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2023-11-28 00:48:01
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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
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
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2023-09-05 22:51:50
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文章目录一、DAG介绍二、DAG和分区三、DAG中的宽窄依赖和阶段的划分1. 宽窄依赖的划分2. 阶段划分 一、DAG介绍Spark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RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指
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2023-10-27 04:48:38
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# 如何实现 Spark DAG 源码
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，其核心在于它的计算模型——DAG（有向无环图）。理解和实现 Spark 的 DAG 可以深入了解 Spark 的工作原理。本文将教你如何实现 Spark 的 DAG 源码，帮助你在学习和开发中获取更深刻的认识。
## 整体流程
在实现 Spark DAG 源码的过程中，我们可以将步骤分为以下几个主要
Spark GraphX一 为什么需要图计算二 图(Graph)的基本概念三 图的术语1、顶点和边2、有无向图3、有无环图4、度(degrees)四 图的经典表示法-邻接矩阵五 GraphX API1、通过两RDD创建Graph2、通过文件加载方式创建Graph3、构建用户关系属性图4、构建用户社交网络关系六 图的算子1、属性算子mapVertices&mapEdges2、结构算子rev
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2024-09-23 18:45:09
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# 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
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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
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2024-07-27 15:53:42
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# Spark DAG 划分源码解析
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，其核心架构之一是有向无环图（DAG，Directed Acyclic Graph），用于表示计算任务及其依赖关系。理解 DAG 的划分以及源码实现对于优化 Spark 程序性能具有重要意义。本文将带你了解 DAG 划分的基础知识，并提供相关的代码示例，帮助你进一步深入理解 Spark 是如何处理任务的。
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
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2024-01-17 12:33:35
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目录(?)[-]概述提交JobrddcountSparkContextrunJobDAGSchedulerrunJobDAGSchedulersubmitJobDAGSchedulerEventProcessLoopdoOnReceiveDAGSchedulerhandleJobSubmitted划分StageDAGSchedulernewResultStageDAGSchedulergetPa
学习图相关的算法(Java 实现)(2)——Prim算法求最小生成树 目录学习图相关的算法(Java 实现)(2)——Prim算法求最小生成树相关定义最小生成树Prim算法Kruskal算法 相关定义由于太饿了，相关定义(加权图、生成树、最小生成树)已经被吃掉了，所以麻烦您自行搜索一下哈(～￣▽￣)～ 下面就直奔主题最小生成树先来看一个简单的情况，两个节点的最小生成树(最小生成树定义允许存在权重为
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2024-09-30 18:46:20
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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
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2023-07-21 11:56:31
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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
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2023-11-16 14:21:28
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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
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
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
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2023-11-24 22:41:50
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