1.2.2 构建执行DAG。

在Spark中,每个作业(Job)都表示为一个有向无环图(DAG),其中的节点表示RDD及其上的操作,边表示RDD之间的依赖关系。Spark根据这个DAG来规划和执行计算任务。

DAG的构建过程始于用户提交的行动操作(Action),如collect、count、save等。这些操作触发了Spark的实际计算。

当一个行动操作被提交后,Spark会根据RDD的血缘关系(Lineage),反向追踪所有参与计算的RDD及其转换操作(Transformation),构建出完整的DAG。

这个过程可以分为以下几个步骤:

1. 从行动操作开始,确定最终需要计算的目标RDD。
2. 根据目标RDD的依赖关系,递归追踪其父RDD及其转换操作。
3. 对于每个RDD,记录其转换操作和依赖的父RDD。
4. 重复步骤2和3,直到追踪到数据源RDD(如从文件或内存中创建的RDD)。
5. 将所有的RDD节点和转换操作按照依赖关系连接起来,形成一个完整的DAG。

让我们用一个简单的例子来说明DAG的构建过程:

lines = sc.textFile("data.txt")
words = lines.flatMap(lambda x: x.split(" "))
pairs = words.map(lambda x: (x, 1))
counts = pairs.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
output = counts.collect()

在这个例子中,当collect操作被提交时,Spark会按照以下步骤构建DAG:

1. 从collect操作开始,确定目标RDD为counts。
2. counts依赖于pairs RDD和reduceByKey操作,记录下这个依赖关系。
3. pairs依赖于words RDD和map操作,记录下这个依赖关系。
4. words依赖于lines RDD和flatMap操作,记录下这个依赖关系。
5. lines RDD是从文件创建的,没有更多的依赖,停止追踪。
6. 将所有的RDD节点和转换操作按照依赖关系连接起来,形成DAG。

最终生成的DAG如下:

lines (textFile) 
   |
   | flatMap 
   v
words 
   |
   | map
   v 
pairs
   |
   | reduceByKey
   v
counts
   |
   | collect
   v
output

DAG清晰地表示了数据的流动和转换过程,Spark正是基于这个DAG来规划和执行分布式计算的。

在后续的阶段,Spark会对DAG进行优化(如操作合并、过滤消除等),划分Stage,生成具体的任务(Task),并将它们分发到集群的执行器(Executor)上计算。

理解DAG的构建过程对于开发高效的Spark应用程序至关重要。通过优化RDD的转换操作和依赖关系,我们可以构建更加高效和可扩展的DAG,从而提高Spark作业的性能。

如果你对DAG构建的任何细节有疑问,或者想深入讨论如何优化DAG,欢迎随时提出!在下一节中,我们将探讨Spark如何基于DAG划分任务和调度执行。