简述DAGScheduler如何划分？

八股文_Spark 0 18

参考回答：

DAGScheduler是Spark中负责将DAG（有向无环图）划分为多个阶段（Stage）的组件。DAGScheduler根据RDD操作之间的依赖关系来划分阶段，并根据依赖类型（窄依赖或宽依赖）决定如何切分任务。窄依赖的操作可以在同一阶段中完成，而宽依赖的操作需要跨阶段执行，通常会导致Shuffle操作。DAGScheduler会根据这些依赖关系划分阶段，确保每个阶段内的任务可以并行执行。

详细讲解与拓展：

1. 阶段（Stage）的划分：

在Spark中，DAGScheduler根据RDD之间的依赖关系来划分阶段。每个阶段包含多个任务（Task），任务是可以并行执行的最小单位。

窄依赖（Narrow Dependency）：如果一个操作的输出仅依赖于一个分区的数据，并且不会导致数据的重新分布，那么它属于窄依赖。例如，map、filter、flatMap等操作都属于窄依赖。窄依赖的操作可以在同一阶段内完成，因为它们不需要跨分区的数据。
宽依赖（Wide Dependency）：如果一个操作的输出依赖于多个分区的数据，并且需要跨分区进行数据的shuffle，那么它属于宽依赖。例如，groupByKey、reduceByKey、join等操作都属于宽依赖。宽依赖的操作会导致数据的shuffle，从而通常需要划分为不同的阶段。

2. DAGScheduler如何划分阶段：

DAGScheduler首先会将整个DAG图中的任务根据操作的依赖关系分成多个阶段。每个阶段由多个任务组成，DAGScheduler会根据以下原则来划分：

基于窄依赖：如果操作是窄依赖（例如map、filter），这些操作可以在同一个阶段中执行。因此，DAGScheduler会尽量将这些任务放在同一阶段内，减少阶段的数量，提升并行度。
基于宽依赖：如果操作是宽依赖（例如groupByKey、reduceByKey），DAGScheduler会将它们分成不同的阶段，并且会引发数据的shuffle。每个涉及宽依赖的操作都会导致一个新的阶段的生成。

3. 阶段的执行顺序：

任务的调度：DAGScheduler将生成的每个阶段划分为多个任务。任务是由不同的分区执行的，每个任务会处理不同的数据分区。DAGScheduler会根据可用的资源进行任务调度，确保任务并行执行，提高计算效率。
阶段间的依赖：当DAGScheduler划分了多个阶段后，它会依照DAG中阶段的依赖顺序来执行任务。一个阶段的任务完成后，才能开始下一个阶段的任务执行。如果某个阶段涉及到宽依赖，Spark会进行shuffle操作，在多个节点之间传输数据，等待shuffle操作完成后才能继续执行。

4. 阶段划分的例子：

假设我们有以下Spark代码：

rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
rdd2 = rdd1.map(lambda x: x * 2)  # 窄依赖
rdd3 = rdd2.filter(lambda x: x > 4)  # 窄依赖
rdd4 = rdd3.groupBy(lambda x: x)  # 宽依赖
rdd4.collect()

在这段代码中，rdd1到rdd2，rdd2到rdd3的map和filter操作是窄依赖，因此它们会划分在同一个阶段。
而rdd3到rdd4的groupBy操作是宽依赖，会涉及数据的shuffle，因此会被划分到一个新的阶段。

最终，DAGScheduler会划分成两个阶段：
– 阶段1：包括map和filter操作；
– 阶段2：包括groupBy操作，并需要执行shuffle。

5. Shuffle与Stage的划分：

Shuffle：宽依赖操作（如groupByKey、join等）会导致数据在不同节点间的重新分布，这被称为shuffle。每个shuffle操作通常会导致一个新的阶段的划分，因为数据需要从一个分区传输到另一个分区，执行过程中可能会涉及网络通信等开销。因此，Spark会将这类操作与后续操作划分为不同的阶段，以便在shuffle完成后继续执行后续任务。

6. DAGScheduler的容错性：

DAGScheduler还负责容错机制。在执行过程中，如果某个任务失败，DAGScheduler会根据RDD的血统信息重新计算失败的任务，而不是重新执行整个作业。它会从DAG图中找到相关的依赖并重新执行相应的任务，保证计算的正确性。

总结：

DAGScheduler通过分析RDD操作之间的依赖关系，将DAG图划分为多个阶段。窄依赖的操作可以在同一阶段内执行，而宽依赖操作会导致新的阶段生成。DAGScheduler根据这些阶段来调度任务执行，确保任务按照依赖关系正确、并行地执行，提高计算效率。同时，DAGScheduler也负责处理任务失败时的容错机制。