# Spark DAG的划分
Apache Spark作为一种强大的分布式计算框架, 在处理大数据的时候，其计算并行性和高效性使其在大数据处理领域广受欢迎。在Spark中，计算任务被组织成一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph），这个图结构用于表示数据在各个计算阶段的依赖关系。本文将深入探讨Spark DAG的划分机制，并通过代码示例和图示来帮助大家理解。
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原创
2024-11-01 08:36:11
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1.Stage基本概念(1)一个Job被拆分为多组Task。 在Spark中有两类task，一类是shuffleMapTask，一类是resultTask，第一类task的输出是shuffle所需数据，第二类task的输出是result，(2)每组任务被称为一个Stage，就像Map Stage、Reduce Stage。 Stage的
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中对RDD的操作大体上可以分为transformation级别的操作和action级别的操作，transformation是lazy级别的操作，action操作(count、collect等)会触发具体job的执行，而每个job又会被划分成一个或者多个Stage，后面的Stage会依赖前面的Stage，而Stage划分的依据就是是否为宽依赖(Spark中RDD的依赖关系分成宽依赖和窄依赖
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2023-10-30 11:18:33
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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。
前言我们知道，Spark是惰性计算的，只有遇到Action算子时，才会发生计算过程，那么这个计算过程是如何发生的呢？首先，DAG Scheduler会通过shuffle操作来划分Stage，所以在一个Stage中的任务一定是窄依赖，也就是说，它们不需要依赖其他节点的计算就能完成自己的任务，即一个Stage里的任务可以并行计算。注：本人使用的Spark源码版本为2.3.0，IDE为IDEA2019，
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2024-04-27 08:57:58
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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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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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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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# Spark的DAG（有向无环图）及其应用
Apache Spark是一种快速且通用的大数据处理引擎，它通过内存计算和并行处理显著提高了数据处理的效率。在Spark的计算模型中，有向无环图（DAG）起着至关重要的角色，使得任务调度更加高效。本文将深入探讨Spark的DAG，并通过代码示例来展示其使用方式和效果。
## 什么是DAG？
DAG，全称为有向无环图，是一种图形结构，其中的节点代表
原创
2024-09-09 06:36:32
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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概念DAG(Directed Acyclic Graph有向无环图)指的是数据转换执行的过程，有方向，无闭环(其实就是RDD执行的流程) 原始的RDD通过一系列的转换操作就形成了DAG有向无环图，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算(数据被操作的一个过程)DAG的边界开始:通过SparkContext创建的RDD 结束:触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的DA
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2024-04-30 17:24:08
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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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我们知道Spark应用执行过程中，会在逻辑上生成有向无环图（DAG）。当Action算子被触发后，会将所有累
原创
2021-07-14 15:35:54
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我们知道Spark应用执行过程中，会在逻辑上生成有向无环图（DAG）。当Action算子被触发后，会将所有累积的算子生成有向无环图并由调度器对图上任务进行调度执行。Spark的调度方式较传统的MapReduce复杂许多，它会根据RDD之间的依赖关系来划分不同的阶段（Stage），而一个Stage则包含一系列执行任务（TaskSet）。本章简单介绍一下Spark中的Stage调度算法。Stage划分
原创
2020-11-29 14:59:31
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今天,我们就先聊一下spark中的DAG以及RDD的相关的内容 1.DAG:有向无环图:有方向,无闭环,代表着数据的流向，这个DAG的边界则是Action方法的执行 2.如何将DAG切分stage,stage切分的依据:有宽依赖的时候要进行切分(shuffle的时候, 也就是数据有网络的传递的时候)，则一个wordCount有两个stage, 一个是reduceByKey之前的，一个事
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2023-12-07 08:53:21
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Spark DAG在学习Spark的过程中,会遇到SparkDag这个概念Dag是一个有向无环图的缩写,他的意思是把Spark中调用各种RDD的过程,转化成一种Dag的形式那么为什么要转化成DAG呢?其实不是为什么要转化成DAG,而是spark的那种调度机制十分的适合DAG,因为spark的rdd调用是lazy的,所以他需要先记录每个rdd之间的依赖关系,防止执行过程中出错了可以根据那个依赖关系取
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2024-04-10 11:32:49
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对近期工作中在spark应用方面做个总结，重点是 spark的基础框架与运行流程。Spark是什么 ？为什么要用Spark ？如何用Spark ？0. 写在前面：必知的一些基本概念RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念（Spark核心概念），提供了一种高度受限的共享内存模型，表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的
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2024-04-13 07:20:41
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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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