简述Application 、job、Stage、task之间的关系？

八股文_Spark 0 21

参考回答

在 Spark 中，Application、Job、Stage 和 Task 是计算执行的不同层级，它们代表了从用户提交作业到实际执行过程中的各个阶段。它们之间的关系如下：

Application：
- 定义：一个 Spark Application 是一个独立的 Spark 计算任务，通常指一个用户提交的程序。它包含了所有的计算逻辑和数据处理操作，最终产生输出结果。
- 与其他关系：一个 Application 中可以包含多个 Job。
Job：
- 定义：一个 Spark Job 是由一个 Action 操作触发的计算任务，它代表了一个完整的计算过程。在一个 Application 中可以有多个 Job。
- 与其他关系：每个 Job 可以由多个 Stage 组成。Job 会在计算 DAG 时根据数据的依赖关系划分成多个 Stage。
Stage：
- 定义：Stage 是 Spark Job 中的一个阶段，每个 Stage 包含一组可以并行执行的任务。Stage 之间的分隔通常是由 宽依赖 操作（例如 groupByKey()、join() 等）触发的。
- 与其他关系：一个 Stage 包含多个 Task，且每个 Task 负责处理一个数据分区。
Task：
- 定义：Task 是 Spark 执行计算的最小单位。每个 Task 处理一个分区的数据，并在集群中并行执行。
- 与其他关系：每个 Stage 会被划分成多个 Task，任务数量通常与 RDD 的分区数一致。每个 Task 执行 Stage 中指定的计算操作。

详细讲解与拓展

1. Application 的关系

一个 Spark Application 是用户提交的程序，它包含一个或多个 Job。Application 是 Spark 运行的顶层结构，所有的计算都在 Application 中进行。例如，当你使用 Spark 提交一个计算任务时，你正在运行一个 Application。

例如，当你提交一个包含多步操作（如多次 SQL 查询和计算）的 Spark 程序时，它将作为一个 Application 被执行，所有的操作都将构成多个 Job。

2. Job 的关系

一个 Job 是由 Action 操作触发的计算任务。Action 操作（例如 collect()、count()、saveAsTextFile()）会触发计算并生成一个结果。每个 Job 都是执行的一次完整计算，包含多个处理阶段。

一个 Job 会分成多个 Stage：如果 Job 中有宽依赖操作（例如 groupByKey() 或 join()），那么 Job 会被划分为多个 Stage。每个 Stage 中包含多个 Task，且每个 Task 会并行处理一个分区的数据。

3. Stage 的关系

Stage 是 Spark 中的一个计算阶段，它是根据 依赖关系 划分的。Stage 之间通过 宽依赖 进行区分，宽依赖会导致数据跨分区的移动，从而触发一个新的 Stage。每个 Stage 中的计算任务是可以并行执行的。

宽依赖与窄依赖的划分：Spark 根据任务之间的依赖关系将其划分为多个 Stage。窄依赖（例如 map()、filter()）不会触发 Shuffle，它们会被划分在同一个 Stage 内；而 宽依赖（例如 groupByKey()、reduceByKey()）需要跨分区的数据移动，会导致新的 Stage。

4. Task 的关系

Task 是 Spark 中最小的计算单位。每个 Task 会处理一个数据分区，并在集群中的不同节点上并行执行。Task 执行 Stage 中定义的操作，处理数据并返回结果。

任务分配：每个 Stage 会根据 RDD 的分区数被划分为多个 Task。如果一个 RDD 有 10 个分区，那么对应的 Stage 就会被划分为 10 个 Task。每个 Task 在不同的节点上并行执行。

示例关系

假设你有如下的 Spark 作业：

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd2 = rdd.map(lambda x: x * 2)  # Transformation
rdd3 = rdd2.filter(lambda x: x > 5)  # Transformation
rdd3.collect()  # Action

Application：
- 这是用户提交的整个程序，即 Spark Application，包含了所有的计算逻辑。
Job：
- 当你执行 rdd3.collect() 时，Spark 会创建一个 Job，因为 collect() 是一个 Action 操作。
- 这个 Job 将会被划分成多个 Stage。
Stage：
- 在这个 Job 中，map() 和 filter() 都是窄依赖操作，因此它们可以放在同一个 Stage 内。
- 如果在计算过程中有宽依赖操作（比如 groupByKey()），就会触发新的 Stage。
Task：
- 每个 Stage 会被划分为多个 Task。如果 rdd3 被分为 4 个分区，Spark 会将 Stage 划分为 4 个 Task，每个 Task 负责处理一个分区的数据。

总结

Application：是用户提交的完整 Spark 程序，包含多个 Job。
Job：由一个 Action 操作触发，代表整个计算过程，包含多个 Stage。
Stage：是 Job 中的一个阶段，通常由宽依赖操作分隔，一个 Stage 中包含多个 Task。
Task：是执行计算的最小单位，每个 Task 处理一个数据分区。

Spark 通过划分这四个层级，实现了大规模分布式计算的高效执行和任务调度，并且可以在不同的节点上并行处理数据。理解这些概念之间的关系，有助于优化 Spark 作业的性能和调度。