Spark 内核调度之DAG

一、DAG介绍

Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。

DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，有方向没有闭环，表示有方向没有形成闭环的一个执行流程图。

上图就是一个典型的DAG图，有方向，从rdd1—>rdd2—>…collect结束；没有闭环，以action算子collect结束整个执行流程。

Action算子返回值不是RDD算子，它的作用是一个触发开关，会将Action算子之前的一串rdd依赖链条执行起来。

Job和Action：

• 1个Action算子会产生1个DAG，如果在代码中有3个Action，就会产生3个DAG，1个Action产生的1个DAG，会在程序运行中产生一个Job，所以：1个Action=1个Job=1个DAG
• 如果一个代码中，写了3个Action，那么这个代码运行起来，会产生3个Job，每个Job会有自己的DAG，一个代码运行起来，在Spark中称之为Application
• 一个Application中，可以有多个Job，每一个Job中含有一个DAG，同时每一个Job都是由一个Action产生的

二、DAG和分区

DAG是Spark代码的逻辑执行图，这个DAG的最终的作用是为了构建物理上的Spark详细执行计划。由于Spark是分布式（多分区）的，那么DAG和分区之间也是有关联的

rdd1 = sc.textFile()
rdd2 = rdd1.flastMap()
rdd3 = rdd2.map()
rdd4 = rdd3.reduceByKey()
rdd4.action()

假设有如上代码，且全部RDD都是3个分区在执行，其带分区关系的DAG图如下：

三、DAG中的宽窄依赖和阶段的划分

1. 宽窄依赖的划分

窄依赖：父RDD的一个分区，将全部数据发给子RDD的一个分区

宽依赖：父RDD的一个分区，将数据发给子RDD的多个分区。宽依赖也叫shuffle

2. 阶段划分

对于Spark来说，会根据DAG，按照宽依赖，划分不同的DAG阶段，划分的依据是从后向前，遇到宽依赖就会划分出一个阶段，称为stage。
如上图，在DAG中，基于宽依赖，将DAG划分成2个stage，在stage的内部都是宽依赖。