Spark的stage如何划分？在源码中是怎么判断属于ShuGle Map Stage或Result Stage的？

八股文_Spark 0 18

参考回答

在 Spark 中，Stage 划分是根据任务之间的数据依赖关系来进行的。具体来说，Spark 使用 宽依赖（Wide Dependency）和 窄依赖（Narrow Dependency）来判断如何划分 Stage，特别是与 Shuffle 相关的操作（如 groupByKey、reduceByKey、join）通常会导致新的 Stage 被划分。

1. Stage 划分

窄依赖（Narrow Dependency）：每个分区只依赖于父 RDD 的一个分区，不会导致数据的 Shuffle。常见的窄依赖操作包括 map、filter、flatMap 等。在这种情况下，数据能够在本地节点进行处理，因此不会触发新的 Stage。
宽依赖（Wide Dependency）：每个分区依赖于父 RDD 的多个分区，通常会导致 Shuffle 操作。常见的宽依赖操作包括 groupByKey、reduceByKey、join、distinct 等。由于数据需要跨节点交换，因此每个宽依赖操作通常会触发新的 Stage。

2. Stage 划分的规则

当 Spark 执行 DAG（有向无环图）时，它会通过判断每个操作之间的依赖关系来划分 Stage。每当遇到宽依赖操作时，Spark 会创建新的 Stage，而窄依赖操作则不会触发 Stage 的划分。
Stage 是根据数据依赖关系划分的，宽依赖操作会将数据从多个分区进行重分区，可能会涉及 Shuffle 操作，而窄依赖操作则可以在本地执行，不需要 Shuffle。

3. 如何判断是 Shuffle Map Stage 还是 Result Stage

Shuffle Map Stage：这是一个中间 Stage，通常用于执行宽依赖操作（如 groupByKey、reduceByKey、join 等），这些操作需要数据的 Shuffle 和重新分区。这些 Stage 会处理大量的中间数据，并且其结果通常会传递到后续的 Stage。
Result Stage：这是作业的最后一个 Stage，用于计算并返回最终结果。Result Stage 通常没有后续的依赖，它的执行会触发作业的实际计算，并将结果返回到 Driver 或外部存储。

4. 源码中的判断依据

在 Spark 的源码中，Stage 的划分是通过检查数据依赖的类型来进行的。以下是源码中如何判断 Shuffle Map Stage 和 Result Stage 的简要说明：

宽依赖：Spark 会检查每个操作是否会导致宽依赖（如 ShuffleDependency）。如果是宽依赖操作，则会创建一个新的 Stage，并将其标记为 Shuffle Map Stage。
窄依赖：如果是窄依赖操作，Spark 会将其作为当前 Stage 的一部分，不会创建新的 Stage。
Result Stage 的判断：Result Stage 通常是 DAG 的最后一个 Stage，且没有后续的依赖。Spark 会在 DAG 的最后一个 Stage 处，将其标记为 Result Stage，表示这是作业的最后一步。

5. 源码中的关键逻辑

在 Spark 的执行引擎中（如 DAGScheduler），划分 Stage 的逻辑通过以下方式进行：

DAGScheduler 会遍历 DAG 中的所有依赖。
宽依赖（ShuffleDependency）：当遇到宽依赖时，Spark 会根据此依赖划分一个新的 Shuffle Map Stage。
shuffleMapStage 与 resultStage：对于每个依赖，Spark 会判断它是属于 Shuffle Map Stage 还是 Result Stage。
stage.splitPartitions()：当 Spark 判断一个 Stage 是宽依赖时，它会调用 splitPartitions 方法将数据进行划分，并触发新的 Stage。

6. 示例代码分析

例如，以下代码展示了如何进行 Stage 划分：

// Spark 中的 DAGScheduler 类
// stage 依赖判断
if (stageHasShuffleDependency) {
    // 生成一个 Shuffle Map Stage
    val shuffleStage = new ShuffleMapStage()
    stages += shuffleStage
} else {
    // 生成一个 Result Stage
    val resultStage = new ResultStage()
    stages += resultStage
}

总结

Stage 划分 是根据操作的数据依赖关系来进行的，宽依赖操作通常会触发新的 Stage，而窄依赖操作则不会。
Shuffle Map Stage 是执行宽依赖操作（如 groupByKey、reduceByKey、join）的中间 Stage，它涉及数据的 Shuffle。
Result Stage 是作业的最后一个 Stage，用于计算最终结果并返回。
在 Spark 源码中，Stage 的划分通过检查操作的依赖类型（窄依赖或宽依赖）来判断，宽依赖会触发新的 Shuffle Map Stage，而 Result Stage 通常是作业的最后一个阶段。