博客已经搬至http://zxdy.github.io/本文主要通过一个具体的spark application来讲述spark job执行过程中关于stage划分，stage提交，task运行的流程。主要也是因为上篇的源码阅读只有纯粹的理论，所以希望能通过这篇实战将理论讲的更清楚一点。RDDRDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，
# 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
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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# 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。
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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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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## Spark中的DAG有向无环图
在Spark中，DAG（Directed Acyclic Graph）是一个重要的概念，用于表示Spark作业的任务依赖关系。DAG是一个有向无环图，其中顶点表示RDD（Resilient Distributed Dataset），边表示RDD之间的转换操作。
### 什么是有向无环图（DAG）？
有向无环图是一种图的数据结构，其中每条边都有一个方向，并
原创
2024-05-16 07:49:49
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1、DAGDAG图中，每个节点都是RDD窄依赖（也叫narrow依赖）从父RDD角度看：一个父RDD只被一个子RDD分区使用。父RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区使用从子RDD角度看:依赖上级RDD的部分分区 精确知道依赖的上级RDD分区，会选择和自己在同一节点的上级RDD分区，没有网络IO开销，高效。窄依赖包括：O
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2023-08-18 13:05:27
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# 理解 Spark 的 DAG 有向无环图机制
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，其背后的运行机制主要依赖于 DAG（有向无环图）。在本文中，我们将一起探讨如何实现 Spark 的 DAG，并了解其背后的流程和代码实现。
## DAG 机制流程
首先，我们先看一下 Spark 中的 DAG 流程图示意。以下是一份关于 Spark DAG 流程的表格：
| 步骤 | 操
原创
2024-10-24 06:07:33
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# Spark DAG: 深入了解Spark中的DAG调度器
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。它支持各种语言（如Java、Scala、Python）和各种数据处理模式（如批处理、交互式查询、流处理等）。Spark的一个核心特性是其强大的调度引擎，其中最重要的组成部分是DAG（Directed Acyclic Graph）调度器。本文将介绍Spark
原创
2023-08-24 08:23:40
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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，将 DAG 分为不同的 stage，每个 stage 中分为多个 task，这些 task 可以并行运行。
原创
2024-04-30 14:59:02
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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
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2023-09-02 16:30:24
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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
第1章 基础介绍1.1简介1.2 什么是DAG1.3 Hystrix第2章 DAG-FLOW介绍2.1基础模块介绍2.2基础流程介绍 基础介绍简介DAG即Directed Acyclic Graph,有向无环图的意思，DAG调度的目的就是把一个作业分
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2024-01-24 13:11:01
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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
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2023-09-04 14:42:18
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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
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2023-09-19 22:57:16
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# 如何实现"DAG作用 spark spark的dag是什么"
## 简介
在Spark中，DAG（Directed Acyclic Graph）是一个用来表示作业中不同阶段及其依赖关系的有向无环图。DAG是Spark作业调度的基础，通过优化DAG可以提高Spark作业的性能和效率。
## 整体流程
下面是实现"DAG作用 spark spark的dag是什么"的整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-05-31 05:28:07
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DAG ：整个计算链可以抽象为一个DAG(有向无环图) Spark 的 DAG 作用：记录了RDD之间的依赖关系，即RDD是通过何种变换生成的，如下图：RDD1是RDD2的父RDD，通过flatMap操作生成 借助RDD之间的依赖关系，可以实现数据的容错，即子分区(子RDD)数据丢失后，可以通过找寻父分区(父RDD)，结合依赖关系进行数据恢复综上，RDD(弹性分布式数据集)①分区机制②
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2023-06-30 20:12:40
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DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG
原创
2022-03-28 17:49:47
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