Spark 的 Stage 是如何划分的？

推荐答案

在 Spark 中，Stage 的划分是基于宽依赖（Shuffle Dependency）进行的。具体来说，Spark 会将 Job 划分为多个 Stage，每个 Stage 包含一组可以并行执行的 Task。Stage 的划分规则如下：

1. 宽依赖（Shuffle Dependency）：当 RDD 之间存在宽依赖时，Spark 会在此处划分 Stage。宽依赖意味着一个 RDD 的分区数据会被重新分区并发送到多个下游 RDD 的分区中，通常涉及到 Shuffle 操作。

2. 窄依赖（Narrow Dependency）：当 RDD 之间存在窄依赖时，Spark 不会划分 Stage。窄依赖意味着一个 RDD 的分区数据只会被发送到一个下游 RDD 的分区中，通常不需要 Shuffle 操作。

3. Stage 的类型：Stage 分为两种类型：

   • ShuffleMapStage：这种 Stage 的输出会被 Shuffle 到下一个 Stage 中。
   • ResultStage：这种 Stage 会产生最终的输出结果，通常是 Action 操作的结果。

本题详细解读

1. Stage 划分的基本原理

在 Spark 中，Job 是由一系列的 RDD 转换操作组成的。这些操作可以分为两类：Transformations 和 Actions。Transformations 是惰性操作，只有在遇到 Actions 时才会真正执行。当 Spark 遇到一个 Action 操作时，它会根据 RDD 的依赖关系图（DAG）来划分 Stage。

2. 宽依赖与窄依赖的区别

• 宽依赖：宽依赖是指一个父 RDD 的分区数据会被多个子 RDD 的分区所依赖。这种情况下，Spark 必须进行 Shuffle 操作，将数据重新分区并发送到不同的节点上。因此，Spark 会在宽依赖处划分 Stage。

• 窄依赖：窄依赖是指一个父 RDD 的分区数据只会被一个子 RDD 的分区所依赖。这种情况下，Spark 不需要进行 Shuffle 操作，数据可以在同一个节点上进行处理。因此，Spark 不会在窄依赖处划分 Stage。

3. Stage 的类型

• ShuffleMapStage：这种 Stage 的主要任务是准备 Shuffle 数据。它的输出会被写入到磁盘，供下一个 Stage 使用。ShuffleMapStage 通常出现在宽依赖之前。

• ResultStage：这种 Stage 是 Job 的最后一个 Stage，它会产生最终的输出结果。ResultStage 通常出现在 Action 操作之后。

4. Stage 划分的示例

假设我们有一个简单的 Spark Job，包含以下操作：

val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100)
val rdd2 = rdd1.map(_ * 2)
val rdd3 = rdd2.filter(_ > 100)
val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _)
val result = rdd4.collect()

在这个例子中：

• rdd1 到 rdd2 是窄依赖，不会划分 Stage。
• rdd2 到 rdd3 是窄依赖，不会划分 Stage。
• rdd3 到 rdd4 是宽依赖，因为 reduceByKey 操作需要 Shuffle 数据。因此，Spark 会在这里划分 Stage。
• rdd4 到 result 是 Action 操作，会产生一个 ResultStage。

最终，这个 Job 会被划分为两个 Stage：一个 ShuffleMapStage 和一个 ResultStage。