Spark Stage是如何划分的?_大数据入门培训

　　在大数据处理框架Apache Spark中，一个Spark Stage是一组具有相同操作的任务的集合，这些任务可以在并行计算中执行。Spark将整个作业划分为一系列的Stages来执行，以便更好地管理和优化计算。以下是Spark Stage是如何划分的详细说明：

　　1.逻辑划分：

　　·Spark作业首先被逻辑划分成一系列的转换操作，通常由RDD(弹性分布式数据集)之间的转换操作组成，如map、filter、reduceByKey等。这些转换操作构成了Spark作业的逻辑执行计划。

　　2.依赖分析：

　　·Spark通过依赖分析来确定如何将这些逻辑操作划分为不同的Stages。依赖分析主要分为两种类型：

　　·窄依赖(Narrow Dependency)：窄依赖发生在每个父RDD分区都只被一个子RDD分区所依赖的情况下，这允许Spark在同一台机器上的任务之间进行数据传输，不需要数据混洗(Shuffle)。

　　·宽依赖(Wide Dependency)：宽依赖发生在父RDD分区被多个子RDD分区所依赖的情况下，这意味着数据混洗是必需的，因为数据需要被重新分区以满足多个子RDD的需求。

　　3.Stage划分：

　　·一旦依赖分析完成，Spark将逻辑操作划分为若干个Stage。通常，每个窄依赖都会生成一个Stage，而宽依赖将跨多个Stages。

　　·Stage之间的划分点通常是数据混洗操作，例如reduceByKey或groupByKey，因为这些操作需要重新组织数据以满足不同的依赖关系。

　　4.任务划分：

　　·每个Stage被进一步划分为一组任务，每个任务对应于一个RDD分区的处理。这些任务可以并行执行，通常由Spark集群的计算节点执行。

　　·任务划分通常由Spark的任务调度器来处理，它根据可用资源和数据分布来决定如何分配任务。

　　总的来说，Spark Stage的划分是通过逻辑划分、依赖分析、Stage划分和任务划分等步骤完成的。这种划分方式有助于Spark优化作业执行，通过最小化数据混洗和并行化任务执行来提高性能。此外，了解Stage的划分方式有助于调优Spark应用程序以更好地利用集群资源。