Spark 中RDD、Job，stage，task的關系

目錄

      • 1. 概念定義
        • 1.1 Job
        • 1.2 Stage
        • 1.3 Task
      • 2. 關系總結
      • 3. 示例分析
        • 代碼示例
        • 執行過程
      • 4. Spark中的運行流程
      • 5. 關鍵點
        • 5.1 寬依賴和窄依賴
        • 5.2 并行度
        • 5.3 性能優化
      • **6. 總結**
      • **1. RDD的核心作用**
        • **1.1 什么是RDD？**
        • **1.2 RDD與Job、Stage、Task的關系**
      • **2. Job、Stage、Task與RDD的關系**
        • **2.1 Job**
        • **2.2 Stage**
        • **2.3 Task**
      • **3. 執行過程中的關系**
        • **3.1 示例代碼**
        • **3.2 執行過程**
      • **4. 關系總結**
      • **5. RDD依賴關系對Job、Stage的影響**
        • **5.1 窄依賴（Narrow Dependency）**
        • **5.2 寬依賴（Wide Dependency）**
      • **6. 關系圖示**
      • **7. 總結**
        • **關系總結**
        • **關鍵點**

1. 概念定義

1.1 Job
  • 定義：
    • 一個Job是Spark中由用戶提交的一個邏輯任務，通常對應一個行動操作（Action），如collect()、count()、save()、reduce()等。
    • 每次調用一個Action，Spark會生成一個新的Job。
  • 特點：
    • Job是整個計算的最高粒度單位。
    • 一個Job可能由多個Stage組成。
  • 舉例：
    val rdd = sc.textFile("data.txt")
val wordCounts = rdd.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect()  // 觸發一個Job
1.2 Stage
  • 定義：
    • Stage是Job的子任務，表示一個計算過程中的邏輯階段。
    • Spark會根據RDD的依賴關系（寬依賴和窄依賴）將Job劃分為多個Stage。
    • 每個Stage對應一個shuffle邊界：當需要重新分區或數據傳輸時，會產生新的Stage。
  • 特點：
    • Stage是由DAG（有向無環圖）劃分出來的邏輯單元。
    • Stage分為兩類：ResultStage（最終結果階段）和ShuffleMapStage（中間階段）。
  • 舉例：
    • 在reduceByKey操作中，shuffle會產生兩個Stage：
      1. 第一個Stage負責map操作。
      2. 第二個Stage負責reduce操作。
1.3 Task
  • 定義：
    • Task是Stage的最小執行單元，表示一個并行計算的任務。
    • 每個Task處理一個分區的數據。
  • 特點：
    • Task是實際在Executor上運行的計算單元。
    • 每個Stage會被分解為多個Task，數量通常等于分區數。
  • 舉例：
    • 如果一個RDD有10個分區，那么一個Stage會生成10個Task，每個Task處理一個分區的數據。

2. 關系總結

Spark中，Job、Stage和Task之間是層次關系：

  1. Job：
    • 是用戶提交的邏輯任務。
    • 包含多個Stage。
  2. Stage：
    • 是Job的子任務，由DAG劃分而來。
    • 包含多個Task。
  3. Task：
    • 是Stage的最小執行單元。
    • 每個Task處理一個分區的數據。

關系圖如下：

Job├── Stage 1│    ├── Task 1 (分區1)│    ├── Task 2 (分區2)│    └── Task N (分區N)└── Stage 2├── Task 1 (分區1)├── Task 2 (分區2)└── Task M (分區M)

3. 示例分析

代碼示例
val rdd = sc.textFile("data.txt")  // RDD有10個分區
val words = rdd.flatMap(_.split(" "))
val wordPairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = wordPairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect()  // 觸發一個Job
執行過程
  1. Job：
    • collect()是一個Action，觸發了一個Job。
  2. Stage：
    • Spark根據RDD的依賴關系將Job劃分為兩個Stage：
      1. 第一個Stage：執行flatMap和map操作。
      2. 第二個Stage：執行reduceByKey操作（涉及shuffle）。
  3. Task：
    • 每個Stage會根據RDD的分區數生成多個Task：如果RDD有10個分區，則每個Stage會有10個Task。

4. Spark中的運行流程

Spark的運行流程可以描述為以下步驟：

  1. 用戶提交Job：
    • 用戶調用一個Action（如collect()），觸發一個Job。
  2. DAG劃分：
    • Spark根據RDD的依賴關系將Job劃分為多個Stage。
    • 寬依賴（如reduceByKey）會觸發shuffle，產生新的Stage。
  3. Task生成：
    • 每個Stage會根據RDD的分區數生成多個Task。
    • Task被分發到各個Executor上執行。
  4. Task執行：
    • Executor執行Task，處理分區數據并返回結果。
  5. 結果返回：
    • Driver接收結果并返回給用戶。

5. 關鍵點

5.1 寬依賴和窄依賴
  • 窄依賴：
    • 一個分區的數據只依賴另一個分區的數據。
    • 不需要shuffle，可以在同一個Stage中完成。
  • 寬依賴：
    • 一個分區的數據依賴多個分區的數據。
    • 需要shuffle，會產生新的Stage。
5.2 并行度
  • 并行度由RDD的分區數決定。
  • 每個分區對應一個Task，分區數越多，任務的并行度越高。
5.3 性能優化
  • 減少shuffle操作：
    • 盡量使用map-side combine（如reduceByKey）減少數據傳輸。
  • 合理設置分區數：
    • 分區數應與集群的資源（如CPU核心數）相匹配。

6. 總結

概念定義特點關系
Job用戶提交的邏輯任務包含多個Stage包含多個Stage
StageJob的子任務，由DAG劃分而來包含多個Task，寬依賴會產生新的Stage包含多個Task
TaskStage的最小執行單元每個Task處理一個分區的數據是Stage的執行單元

在Spark中，Job、Stage、Task和RDD之間的關系是分布式計算的核心，理解它們之間的聯系對掌握Spark的執行機制非常重要。以下是它們的關系和詳細解釋：

1. RDD的核心作用

1.1 什么是RDD？
  • RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的核心抽象，表示一個分布式且不可變的數據集。
  • RDD定義了數據的邏輯操作（如map、filter）和依賴關系（寬依賴或窄依賴）。
1.2 RDD與Job、Stage、Task的關系
  • RDD是Spark計算的基礎，所有的計算操作都是基于RDD進行的。
  • RDD的依賴關系決定了Job的劃分和Stage的生成。
  • RDD的分區數決定了Task的數量。

2. Job、Stage、Task與RDD的關系

2.1 Job
  • 定義：
    • 一個Job是由用戶提交的邏輯任務，通常對應一個RDD的行動操作（Action），如collect()、count()、save()等。
  • 與RDD的關系：
    • Job是對RDD執行的最終操作，觸發RDD的計算。
    • RDD的依賴關系會被DAG調度器解析，生成一個或多個Stage。
2.2 Stage
  • 定義：
    • Stage是Job的子任務，表示一個計算過程中的邏輯階段。
    • Spark根據RDD的依賴關系（寬依賴和窄依賴）將Job劃分為多個Stage。
  • 與RDD的關系：
    • RDD的依賴關系決定了Stage的劃分：
      • 窄依賴（如map、filter）：多個RDD可以在同一個Stage中執行。
      • 寬依賴（如reduceByKey、groupByKey）：需要shuffle，會產生新的Stage。
    • 每個Stage對應一個RDD的計算邏輯。
2.3 Task
  • 定義：
    • Task是Stage的最小執行單元，表示一個并行計算任務。
    • 每個Task處理一個RDD的分區數據。
  • 與RDD的關系：
    • RDD的分區數決定了Task的數量：
      • 如果RDD有10個分區，則Stage會生成10個Task。
    • Task在Executor上執行RDD的計算邏輯。

3. 執行過程中的關系

3.1 示例代碼
val rdd = sc.textFile("data.txt")  // RDD有10個分區
val words = rdd.flatMap(_.split(" "))
val wordPairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = wordPairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect()  // 觸發一個Job
3.2 執行過程

  1. Job：

    • collect()是一個Action，觸發了一個Job。
    • Spark將整個計算邏輯解析為DAG（有向無環圖）。

  2. Stage：

    • Spark根據RDD的依賴關系將Job劃分為兩個Stage：
      • 第一個Stage：執行flatMap和map操作。
      • 第二個Stage：執行reduceByKey操作（涉及shuffle）。

  3. Task：

    • 每個Stage會根據RDD的分區數生成多個Task：
      • 如果RDD有10個分區，則每個Stage會生成10個Task。
    • Task在Executor上并行執行，處理RDD的分區數據。

4. 關系總結

概念定義與RDD的關系
RDDSpark的核心數據結構，表示分布式數據集是計算的基礎，定義了依賴關系和分區數
Job用戶提交的邏輯任務，觸發RDD的計算對RDD執行行動操作，生成多個Stage
StageJob的子任務，由RDD依賴關系劃分每個Stage對應一個RDD的計算邏輯
TaskStage的最小執行單元，處理分區數據每個Task處理一個RDD分區的數據

5. RDD依賴關系對Job、Stage的影響

5.1 窄依賴（Narrow Dependency）
  • 定義：
    • 一個分區的數據只依賴另一個分區的數據。
  • 特點：
    • 不需要shuffle，可以在同一個Stage中完成。
  • 示例：
    • map、filter操作。
  • 影響：
    • 窄依賴的RDD會被合并到同一個Stage中。
5.2 寬依賴（Wide Dependency）
  • 定義：
    • 一個分區的數據依賴多個分區的數據。
  • 特點：
    • 需要shuffle，會產生新的Stage。
  • 示例：
    • reduceByKey、groupByKey操作。
  • 影響：
    • 寬依賴的RDD會觸發shuffle，導致Stage的劃分。

6. 關系圖示

以下是Job、Stage、Task與RDD的關系圖：

RDD依賴關系├── 窄依賴：同一個Stage│      ├── Task 1（分區1）│      ├── Task 2（分區2）│      └── Task N（分區N）└── 寬依賴：產生新的Stage├── Task 1（分區1）├── Task 2（分區2）└── Task M（分區M）Job├── Stage 1（窄依賴）│      ├── Task 1│      ├── Task 2│      └── Task N└── Stage 2（寬依賴）├── Task 1├── Task 2└── Task M

7. 總結

關系總結
  • RDD是Spark計算的基礎，定義了數據的依賴關系和分區數。
  • Job是對RDD執行的最終操作，觸發RDD的計算。
  • Stage是由RDD的依賴關系劃分出來的邏輯階段。
  • Task是Stage的最小執行單元，處理RDD的分區數據。
關鍵點
  1. RDD的依賴關系：
    • 決定了Stage的劃分（窄依賴和寬依賴）。
  2. RDD的分區數：
    • 決定了Task的數量。
  3. 優化點：
    • 減少寬依賴（shuffle），提高計算性能。
    • 合理設置分區數，提升并行度。

如果你還有具體的場景或問題需要分析，可以告訴我，我幫你進一步解答！

本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。
如若轉載，請注明出處：http://www.pswp.cn/news/905092.shtml
繁體地址，請注明出處：http://hk.pswp.cn/news/905092.shtml
英文地址，請注明出處：http://en.pswp.cn/news/905092.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符，請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com，一經查實，立即刪除！

相關文章

Kubernetes基礎(三十二)：Worker節點啟動全解析

Kubernetes基礎(三十二)：Worker節點啟動全解析

Worker節點是Kubernetes集群的"肌肉"，負責實際運行業務負載。本文將深入剖析Worker節點的完整啟動流程，并揭秘生產環境中的關鍵優化點。 一、啟動流程全景圖 二、核心啟動階段詳解 1. 系統初始化（0-30秒） 關鍵任務&a…
閱讀更多...
matlab實現模型預測控制

matlab實現模型預測控制

考慮擴展狀態空間形式 縮寫為 對于未來的預測，這里要注意，默認了最小預測時域為1，如果不為1，從k1到k最小預測時域的x的預測為0 模型預測控制matlab運行代碼，可實現模型預測控制。 StateMPC是按照錢積新版《預測控制》…
閱讀更多...
Python_day22

Python_day22

DAY 22 復習日 復習日 仔細回顧一下之前21天的內容，沒跟上進度的同學補一下進度。 作業： 自行學習參考如何使用kaggle平臺，寫下使用注意點，并對下述比賽提交代碼 kaggle泰坦里克號人員生還預測 一、Kaggle 基礎使用步驟 注冊與登錄…
閱讀更多...
【軟件測試】基于項目驅動的功能測試報告（持續更新）

【軟件測試】基于項目驅動的功能測試報告（持續更新）

目錄 一、項目的介紹 1.1 項目背景 二、測試目標 2.1 用戶服務模塊 2.1.1 用戶注冊模塊 2.1.1.1 測試點 2.1.1.2 邊界值分析法（等價類+邊界值） 2.1.1.2.1 有效等價類 2.1.1.2.2 無效等價類 2.1.1.2.3 邊界值 2.1.1.2.4 測試用例設計 2.1.2 用戶登錄 2.1.2.1 測試…
閱讀更多...
QT中多線程的實現

QT中多線程的實現

采用官方推薦的 QObject::moveToThread 方式實現（相比繼承 QThread 更靈活），包含耗時任務執行、主線程通信、線程安全退出等核心功能。 環境說明 Qt 版本：Qt 5.15 或 Qt 6（兼容）項目類型：GUI …
閱讀更多...
從知識圖譜到精準決策：基于MCP的招投標貨物比對溯源系統實踐

從知識圖譜到精準決策：基于MCP的招投標貨物比對溯源系統實踐

前言 從最初對人工智能的懵懂認知，到逐漸踏入Prompt工程的世界，我們一路探索，從私有化部署的實際場景，到對DeepSeek技術的全面解讀，再逐步深入到NL2SQL、知識圖譜構建、RAG知識庫設計，以及ChatBI這些高階應…
閱讀更多...
maven如何搭建自己的私服(LINUX版)？

maven如何搭建自己的私服(LINUX版)？

環境準備 安裝 JDK ：確保系統已安裝 JDK 8 或更高版本。可以通過以下命令安裝 JDK： 安裝 OpenJDK ：sudo apt update && sudo apt install openjdk-11-jdk 安裝 Oracle JDK ：需要添加第三方倉庫，例如 WebUpd8 …
閱讀更多...
armv7 backtrace

armv7 backtrace

ref： ARM Cortex-M3/M4/M7 Hardfault異常分析_arm hardfault-CSDN博客
閱讀更多...
探索 C++23 的 views::cartesian_product

探索 C++23 的 views::cartesian_product

文章目錄 一、背景與動機二、基本概念與語法三、使用示例四、特點與優勢五、性能與優化六、與 P2374R4 的關系七、編譯器支持八、總結 C23 為我們帶來了一系列令人興奮的新特性，其中 views::cartesian_product 是一個非常實用且強大的功能，它允許我們輕…
閱讀更多...
SHAP分析！Transformer-BiLSTM組合模型SHAP分析，模型可解釋不在發愁！

SHAP分析！Transformer-BiLSTM組合模型SHAP分析，模型可解釋不在發愁！

SHAP分析！Transformer-BiLSTM組合模型SHAP分析，模型可解釋不在發愁！ 目錄 SHAP分析！Transformer-BiLSTM組合模型SHAP分析，模型可解釋不在發愁！效果一覽基本介紹程序設計參考資料 效果一覽 基本介紹 基于SH…
閱讀更多...
牛客周賽 Round 92-題解

牛客周賽 Round 92-題解

牛客周賽 Round 92-題解 A-小紅的簽到題 code #include<iostream> #include<string> using namespace std; string s; int main() {int n;cin >> n;cout << "a_";for (int i 0; i < n - 2; i )cout << b;return 0; }B-小紅的模…
閱讀更多...
Java設計模式之建造者模式：從入門到精通

Java設計模式之建造者模式：從入門到精通

1. 建造者模式概述 1.1 定義與核心概念 **建造者模式(Builder Pattern)**是一種創建型設計模式，它將復雜對象的構建過程與其表示分離，使得同樣的構建過程可以創建不同的表示。 專業術語解釋表： 術語解釋產品(Product)最終要構建的復雜對象建造者(Builder)定義創建產品各個…
閱讀更多...
各類有關NBA數據統計數據集大合集

各類有關NBA數據統計數據集大合集

這些數據我已上傳大家在CSDN上直接搜索就可以&#xff01; 一、【2022-2023 NBA球員統計】數據集 關鍵詞: 籃球 描述: 語境 該數據集每場比賽包含2022-2023常規賽NBA球員統計數據。 請注意&#xff0c;由團隊更改產生了重復的球員名稱。 * [2021-2022 NBA播放器統計]&#…
閱讀更多...
3、食品包裝控制系統 - /自動化與控制組件/food-packaging-control

3、食品包裝控制系統 - /自動化與控制組件/food-packaging-control

76個工業組件庫示例匯總 食品包裝線控制系統 這是一個用于食品包裝線控制系統的自定義組件&#xff0c;提供了食品包裝生產線的可視化監控與控制界面。組件采用工業風格設計&#xff0c;包含生產流程控制、實時數據監控和邏輯編程三個主要功能區域。 功能特點 工業風格UI設…
閱讀更多...
NPDP.新產品開發職業認證知識體系NPDP.BOK

NPDP.新產品開發職業認證知識體系NPDP.BOK

第一章 新產品開發戰略 1.2 戰略及其層級--公司-經營--創新--新產品開發組合-新產品開發項目 “(戰略能夠)定義與傳播一個組織的獨特定位&#xff0c;說明應當如何整合組織的資源、技能與能力以獲取競爭優勢。”(波特&#xff0c;2008) “基于行業定位、機遇和資源,企業為實…
閱讀更多...
器件（八）—芯片封裝中的開爾文源極

器件（八）—芯片封裝中的開爾文源極

首先再次回顧一下MOS到底怎么導通的 在如上的結構中&#xff0c;柵極加壓&#xff0c;讓N和P-base間形成導電溝道&#xff0c;Vds間加正電壓&#xff0c;流到N里的電子依靠這個電壓一路飄洋過海&#xff0c;通過Gate給它開辟的溝道&#xff0c;從N到P-base&#xff0c;再從P-ba…
閱讀更多...
客服系統重構詳細計劃

客服系統重構詳細計劃

# 客服系統重構詳細計劃 ## 第一階段&#xff1a;系統分析與準備工作 ### 1. 代碼審查和分析 (1-2周) - 全面分析現有代碼結構 - 識別代碼中的問題和瓶頸 - 理解當前系統的業務邏輯 - 確定可重用的組件 - 制作系統功能清單 ### 2. 技術棧升級準備 (1周) - 升級PHP版本到7…
閱讀更多...
UNet網絡 圖像分割模型學習

UNet網絡 圖像分割模型學習

UNet 由Ronneberger等人于2015年提出&#xff0c;專門針對醫學圖像分割任務&#xff0c;解決了早期卷積網絡在小樣本數據下的效率問題和細節丟失難題。 一 核心創新 1.1對稱編碼器-解碼器結構 實現上下文信息與高分辨率細節的雙向融合 如圖所示&#xff1a;編碼器進行了4步&…
閱讀更多...
【造包工具】【Xcap】精講Xcap構造分片包（IPv4、ipv6、4G\5G等pcap均可），圖解超贊超詳細！！！

【造包工具】【Xcap】精講Xcap構造分片包（IPv4、ipv6、4G\5G等pcap均可），圖解超贊超詳細！！！

1. 歡迎大家訂閱和關注：精講網絡通信協議（OSI、TCP、IP、UDP、ARP、ICMP、DHCP、HTTP、MQTT、SSL等）知識點，專欄會持續更新中.....敬請期待！ 目錄 前言 1. XCap工具概念介紹 2. Xcap環境說明 2.1 新建報文組 2.2 導入數據包 2.3 查看報文組 2.4 復制刪除報文組 3.…
閱讀更多...
Qt 界面優化（繪圖）

Qt 界面優化（繪圖）

目錄 1. 繪圖基本概念2. 繪制各種形狀2.1 繪制線段2.2 繪制矩形2.3 繪制圓形2.4 繪制文本2.5 設置畫筆2.6 設置畫刷 3. 繪制圖片3.1 繪制簡單圖片3.2 平移圖片3.3 縮放圖片3.4 旋轉圖片 4. 其他設置4.1 移動畫家位置4.2 保存/加載畫家的狀態 5. 特殊的繪圖設備5.1 QPixmap5.2 Q…
閱讀更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023