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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# 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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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 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。
目录(?)[-]概述提交JobrddcountSparkContextrunJobDAGSchedulerrunJobDAGSchedulersubmitJobDAGSchedulerEventProcessLoopdoOnReceiveDAGSchedulerhandleJobSubmitted划分StageDAGSchedulernewResultStageDAGSchedulergetPa
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
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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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，
# 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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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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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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