Spark 如何根据 RDD 的依赖关系生成 DAG？

推荐答案

在 Spark 中，DAG（有向无环图）是根据 RDD 的依赖关系生成的。具体过程如下：

1. RDD 的依赖关系：每个 RDD 都包含一个或多个父 RDD 的依赖关系。这些依赖关系分为两种类型：

   • 窄依赖（Narrow Dependency）：每个父 RDD 的分区最多被子 RDD 的一个分区所依赖。
   • 宽依赖（Wide Dependency）：每个父 RDD 的分区可能被子 RDD 的多个分区所依赖。

2. DAG 的生成：

   • 当用户调用一个行动操作（如 collect、count 等）时，Spark 会从最终的 RDD 开始，递归地回溯其所有的父 RDD，直到没有依赖的 RDD（即输入 RDD）。
   • 在这个过程中，Spark 会根据 RDD 之间的依赖关系构建 DAG。每个 RDD 是图中的一个节点，依赖关系是图中的边。
   • DAG 的生成过程是惰性的，只有在行动操作被触发时才会真正执行。

3. DAG 的调度：

   • 生成的 DAG 会被提交给 DAGScheduler，DAGScheduler 会将 DAG 划分为多个阶段（Stage）。
   • 每个阶段包含一组可以并行执行的任务，阶段之间的边界是宽依赖（Shuffle 依赖）。
   • 最终，DAGScheduler 会将任务提交给 TaskScheduler 执行。

本题详细解读

RDD 的依赖关系

RDD 的依赖关系是 DAG 生成的基础。每个 RDD 都会记录其父 RDD 的依赖关系，这些依赖关系决定了 RDD 之间的数据流动方式。

• 窄依赖：例如 map、filter 等操作会产生窄依赖。窄依赖的优势在于可以在同一个节点上执行，不需要跨节点传输数据。
• 宽依赖：例如 groupByKey、reduceByKey 等操作会产生宽依赖。宽依赖通常涉及 Shuffle 操作，需要在不同节点之间传输数据。

DAG 的生成过程

DAG 的生成过程是从最终的 RDD 开始，递归地回溯其所有的父 RDD，直到没有依赖的 RDD。在这个过程中，Spark 会根据 RDD 之间的依赖关系构建 DAG。

• 回溯过程：Spark 会从最终的 RDD 开始，沿着依赖链向上回溯，直到找到所有的输入 RDD。
• DAG 构建：在回溯过程中，Spark 会将每个 RDD 作为 DAG 的一个节点，并将 RDD 之间的依赖关系作为边。

DAG 的调度与执行

生成的 DAG 会被提交给 DAGScheduler，DAGScheduler 会将 DAG 划分为多个阶段（Stage），并将任务提交给 TaskScheduler 执行。

• 阶段划分：DAGScheduler 会根据宽依赖将 DAG 划分为多个阶段。每个阶段包含一组可以并行执行的任务。
• 任务执行：TaskScheduler 会将任务分配给集群中的 Executor 执行。每个任务会处理一个 RDD 的分区。

通过这种方式，Spark 能够高效地执行复杂的计算任务，并充分利用集群资源。