简述Spark的DAG以及它的生成过程？

八股文_Spark 0 23

参考回答：

在Spark中，DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）是一种表示计算任务的图结构。每个RDD的转换操作都会生成一个新的RDD，这些RDD之间的依赖关系通过DAG来表示。在执行时，Spark会根据DAG来调度任务，确保按照依赖顺序进行计算。DAG的生成过程从一个最初的RDD开始，经过一系列转换操作（如map、filter等），每一个操作都会在DAG中生成一个新的节点，最终构建出完整的DAG图。

详细讲解与拓展：

1. DAG的基本概念：

DAG是一个有向图，其中每个节点代表一个RDD，边表示RDD之间的依赖关系。由于是无环图，意味着计算的依赖关系不会出现循环，每个操作都必须依赖于之前的操作。

2. DAG的生成过程：

初始化：当Spark应用启动时，首先会创建一个初始的RDD或DataFrame。这是DAG的起点。可以通过SparkContext的textFile()、parallelize()等方法来创建初始的RDD。
RDD转换：在Spark中，数据操作通常通过一系列转换（如map、filter、flatMap等）实现。这些转换是惰性执行的，意味着它们不会立即计算，而是生成新的RDD，并在DAG中添加新的节点。

例如：
```
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
rdd2 = rdd1.map(lambda x: x * 2)
rdd3 = rdd2.filter(lambda x: x > 4)
```
Python
在上述代码中，首先创建了一个RDD rdd1，然后通过map操作生成了rdd2，再通过filter操作生成了rdd3。这些转换操作分别在DAG中生成新的节点和依赖边。
DAG的形成：每次执行转换操作时，Spark会生成一个新的RDD，并在DAG中添加相应的节点与依赖边。这里的边表示RDD之间的依赖关系，例如，rdd2依赖于rdd1，rdd3依赖于rdd2。整个过程是一个由一系列转换步骤组成的图形结构。

3. DAG的调度与执行：

DAG调度：当Spark执行一个行动操作（例如collect、reduce、count等）时，Spark会提交DAG到调度器。DAG调度器会按照DAG中任务的依赖关系来划分阶段（Stage）。如果某些操作之间有窄依赖（narrow dependency），它们会在同一个阶段执行；如果是宽依赖（wide dependency），就会分到不同的阶段。
Stage的划分：在DAG图中，Spark会将宽依赖的操作分隔成不同的阶段。例如，groupByKey、reduceByKey等操作属于宽依赖，因为它们需要跨分区的数据，而其他的操作（如map、filter）则属于窄依赖。
任务调度与执行：每个阶段会被分解成多个任务，任务是并行执行的单位。Spark会根据DAG图来决定哪些任务可以并行执行。任务调度是通过Spark的TaskScheduler来完成的，它根据可用资源来调度各个任务的执行。

4. DAG与物理执行计划：

DAG与物理执行的关系：DAG主要是描述操作之间的依赖关系，它不涉及具体的执行细节。当任务提交后，Spark会根据DAG生成物理执行计划，包括数据的分区策略、任务的调度等。这是一个非常重要的过程，因为优化后的执行计划将直接影响性能。

5. 示例：

假设我们有以下代码：

rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
rdd2 = rdd1.map(lambda x: x * 2)
rdd3 = rdd2.filter(lambda x: x > 4)
rdd3.collect()

首先，rdd1是初始RDD；
rdd2通过对rdd1进行map操作生成，它与rdd1存在依赖关系；
rdd3通过对rdd2进行filter操作生成，rdd3依赖于rdd2；
最终，当调用collect()时，DAG会被提交并执行。

在这个过程中，DAG图可能长成以下样子：

rdd1 -> rdd2 -> rdd3

每一个箭头表示依赖关系，DAG图通过这种方式表达了操作的执行顺序。

总结：

DAG是Spark执行的核心，它确保了任务按照依赖关系顺序执行，并且允许Spark进行优化。通过将计算过程划分为多个阶段并并行执行，DAG极大提升了Spark的性能和容错能力。理解DAG和它的生成过程对于优化Spark作业非常重要。