Spark Core快速入门系列(5) | Spark中job的划分

素颜马尾好姑娘i 2022-11-29 03:08 110阅读 0赞

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当遇到了宽依赖就会产生一个新的阶段  
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我们再多增加一条repartition(宽依赖)  
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再次查看多了一个stage  
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**`总结`**

job：
       一个应用中，每碰到一个action，就会起一个job
       一个应用可以有多个job
    stage：
       阶段. 每碰到一个宽依赖就会在这个job内创建一个新的stage
       (如果遇到宽依赖的时候，用的分区器和当前一样，则不会起新的)
       一个job至少有一个阶段
       stage划分是从后向前划分，执行一定是从前往后
    task
       体系了执行数据分析的并行度
       一个stage包含多个task
       task是一个线程，执行代码的最小单位
       线程的run方法内部会调用我们传递过去的那些匿名函数

**`拓展`**  
**`DAG(Directed Acyclic Graph) 有向无环图`**  
Spark 的顶层调度层使用 RDD 的依赖为每个 job 创建一个由 stages 组成的 DAG(有向无环图). 在 Spark API 中, 这被称作 DAG 调度器(DAG Scheduler).  
我们已经注意到, 有些错误, 比如: 连接集群的错误, 配置参数错误, 启动一个 Spark job 的错误, 这些错误必须处理, 并且都表现为 DAG Scheduler 错误. 这是因为一个 Spark job 的执行是被 DAG 来处理.  
DAG 为每个 job 构建一个 stages 组成的图表, 从而确定运行每个 task 的位置, 然后传递这些信息给 TaskSheduler. TaskSheduler 负责在集群中运行任务.

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