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2.4 任务执行和计算。 ​

在Spark中,实际的计算工作是由分布在集群中的执行器(Executor)完成的。每个执行器(Executor)接收分配给它的任务(Task),执行计算,并将结果返回给驱动器(Driver)。

让我们详细了解一下这个过程:

任务的发送和接收 ​

  1. 驱动器(Driver)将任务(Task)打包成序列化的形式,通过网络发送给执行器(Executor)。
  2. 执行器(Executor)接收到任务(Task)后,首先对其进行反序列化,恢复任务(Task)的执行环境和上下文。

任务的执行 ​

  1. 执行器(Executor)根据任务(Task)的要求,读取需要处理的RDD分区数据。
    • 如果数据已经缓存在执行器(Executor)的内存中,直接读取。
    • 如果数据不在内存中,执行器(Executor)从外部存储(如HDFS)中读取数据。
  2. 执行器(Executor)对读取的数据应用任务(Task)指定的一系列转换操作(Transformation)。
    • 这些转换操作可以是map、filter、join等,根据具体的计算逻辑而定。
    • 执行器(Executor)按照任务(Task)的要求,对数据进行逐条处理,生成中间结果。
  3. 如果任务(Task)涉及Shuffle操作(如reduceByKey、groupByKey等),执行器(Executor)需要将中间结果按照指定的规则进行分区和排序。
    • Shuffle操作需要将数据跨执行器(Executor)进行传输和重组。
    • 执行器(Executor)将Shuffle后的数据写入本地磁盘或内存缓冲区。
  4. 执行器(Executor)完成任务(Task)的所有计算步骤后,生成最终的结果数据。

结果的返回和处理 ​

  1. 执行器(Executor)将计算得到的结果数据通过网络发送给驱动器(Driver)。
    • 如果结果数据较小,执行器(Executor)直接将其发送给驱动器(Driver)。
    • 如果结果数据较大,执行器(Executor)将其写入外部存储(如HDFS),并将存储地址发送给驱动器(Driver)。
  2. 驱动器(Driver)接收到所有执行器(Executor)返回的结果数据后,对其进行必要的处理。
    • 处理可能包括结果的合并、排序、过滤等,具体取决于行动操作(Action)的类型。
    • 驱动器(Driver)将处理后的最终结果返回给用户程序或写入外部存储。

通过这种分布式的任务执行和计算模型,Spark可以将大规模数据集划分成多个分区,并行地在集群的多个执行器(Executor)上进行处理,从而实现高效的数据处理和分析。

理解任务执行和计算的细节,有助于我们更好地优化Spark作业的性能。例如,我们可以通过调整任务(Task)的粒度、数据分区的方式、Shuffle操作的参数等,来减少数据的传输开销,提高计算的并行度和资源利用率。

在下一节中,我们将讨论Spark的容错机制和错误恢复策略,了解Spark如何确保作业的可靠性和数据的一致性。如果你对任务执行和计算的任何环节有疑问或建议,欢迎随时提出!

任务执行的例子 ​

好的,我来举一个具体的例子来说明任务的执行、结果的返回和处理过程。

假设我们有以下的Spark代码:

scala
val data = sc.parallelize(Array("hello", "world", "hello", "spark", "world"), 2)
val counts = data.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _).collect()
println(counts.toList)

这段代码的作用是:

  1. 创建一个包含单词的RDD,并将其分为2个分区。
  2. 对每个单词计数,并统计每个单词的出现次数。
  3. 将结果收集到Driver并打印出来。

现在,让我们看看任务的执行、结果的返回和处理过程:

  1. DAGScheduler将作业划分为两个Stage:

    • Stage 1: 包括map操作。
    • Stage 2: 包括reduceByKey和collect操作。

  2. TaskScheduler根据Stage信息和分区数创建任务:

    • Stage 1有2个分区,因此会创建2个任务(Task):

      • Task 1: 处理分区0的数据,对"hello"、"world"和"hello"进行计数。
      • Task 2: 处理分区1的数据,对"spark"和"world"进行计数。

    • Stage 2有2个任务,因为reduceByKey操作需要对相同的键进行聚合:

      • Task 3: 对Stage 1输出的("hello", 1)和("hello", 1)进行聚合。
      • Task 4: 对Stage 1输出的("world", 1)和("world", 1)进行聚合。

  3. Executor执行任务并将结果返回给Driver:

    • Task 1的执行结果是Array(("hello", 1), ("world", 1), ("hello", 1)),将其发送回Driver。
    • Task 2的执行结果是Array(("spark", 1), ("world", 1)),将其发送回Driver。
    • Task 3的执行结果是("hello", 2),将其发送回Driver。
    • Task 4的执行结果是("world", 2),将其发送回Driver。

  4. Driver接收并处理返回的结果:

    • Driver接收到Task 3和Task 4的执行结果,将它们合并为Array(("hello", 2), ("world", 2), ("spark", 1))。
    • collect操作将结果从Executor拉取到Driver,形成一个本地的Array。
    • 最后,使用println打印出结果的列表形式。

输出结果:

List((hello,2), (world,2), (spark,1))

通过这个例子,我们可以看到任务的执行、结果的返回和处理的完整过程。Executor执行任务并将结果发送回Driver,Driver接收并处理返回的结果,最终将结果呈现给用户或进行后续的操作。

在实际的Spark应用中,任务的执行和结果处理可能会更加复杂,涉及到多个Stage、多轮数据洗牌和更多的数据交互。但是,无论复杂性如何,Spark的任务执行和结果处理的基本流程都遵循着相似的模式,即Executor执行计算任务,Driver协调和处理返回的结果。

通过了解Spark的任务执行和结果处理机制,我们可以更好地理解Spark的分布式计算模型,并优化我们的Spark应用以获得更好的性能和可伸缩性。