简述为什么要根据宽依赖划分Stage ？

八股文_Spark 0 19

参考回答

在 Spark 中，Stage 的划分是基于 宽依赖（wide dependency）和 窄依赖（narrow dependency）之间的关系来进行的。之所以需要根据宽依赖划分 Stage，是因为 宽依赖操作 会涉及到 数据的 Shuffle（重分区），而这会导致跨节点的数据传输，影响性能。为了优化计算过程并确保数据能够在分布式环境中正确传递，Spark 必须根据这些宽依赖来划分不同的 Stage。

详细讲解与拓展

1. 宽依赖与窄依赖的区别

窄依赖：窄依赖是指每个数据分区的数据仅依赖于一个父分区的数据。例如，map()、filter() 操作都是窄依赖操作。每个分区的数据可以独立计算，无需跨分区的数据传输。
宽依赖：宽依赖是指一个数据分区的数据依赖于多个父分区的数据。例如，groupByKey()、reduceByKey()、join() 等操作都属于宽依赖。这类操作需要跨分区的数据交换，涉及 Shuffle 操作。

2. 为什么宽依赖需要划分 Stage

宽依赖操作会导致跨分区的数据移动，触发 Shuffle，这是 Spark 中一个性能开销较大的操作。Shuffle 需要进行网络传输和磁盘 I/O，这可能导致任务执行的延迟。因此，Spark 将这些宽依赖操作划分为不同的 Stage，避免同一 Stage 内的任务依赖不同分区的数据，从而减少 Shuffle 的影响。

Stage 划分：每当遇到宽依赖时，Spark 会将计算过程划分成新的 Stage。Stage 之间的数据传输需要经过 Shuffle，但每个 Stage 内部的数据传输是局部的，不会跨分区，因此不会引起数据的 Shuffle。

3. Stage 划分的目的

优化计算过程：将宽依赖操作划分为不同的 Stage，可以在执行时更清晰地识别出哪些计算需要 Shuffle。Spark 可以优化 Stage 之间的执行顺序，尽量减少 Shuffle 的开销。
并行计算：Stage 内部的任务是并行执行的，只有当数据分区之间存在宽依赖时，才会进行 Shuffle。通过划分 Stage，Spark 能够充分利用集群的并行能力，提高执行效率。

4. 举个例子

假设有如下的 RDD 操作：

rdd = sc.parallelize([('a', 1), ('b', 2), ('a', 3), ('b', 4)])
rdd1 = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)  # 宽依赖操作
rdd2 = rdd1.filter(lambda x: x[1] > 4)  # 窄依赖操作

在这个例子中，reduceByKey() 是一个宽依赖操作，它会根据键值对进行聚合，需要跨分区移动数据，因此会触发 Shuffle。filter() 是一个窄依赖操作，它不涉及跨分区的数据移动。
因此，Spark 会将这段代码划分为 两个 Stage：
1. Stage 1：执行 reduceByKey()，这是一个宽依赖操作，会触发 Shuffle。
2. Stage 2：执行 filter()，这是一个窄依赖操作，不需要 Shuffle。

5. 避免 Shuffle 的开销

通过将宽依赖操作与窄依赖操作分隔开，Spark 可以更有效地调度计算，减少不必要的 Shuffle 操作。每次 Shuffle 都会带来 性能损耗，特别是在大数据集和分布式环境下，网络传输和磁盘 I/O 可能成为瓶颈。通过合理划分 Stage，Spark 可以避免不必要的 Shuffle，优化性能。

总结

Spark 根据 宽依赖 划分 Stage，是为了合理安排计算过程，减少跨分区的数据移动（即 Shuffle 操作）。宽依赖操作需要触发 Shuffle，而窄依赖操作则不需要。因此，Spark 会根据依赖关系划分多个 Stage，以提高并行度并优化性能，避免不必要的网络和磁盘开销。