SparkUI超详细解释（1）——Jobs_spark显示jobid

Jobs

• User：hadoop账号，和登录hope时需要的User相同
• Total Uptime：spark作业的执行时间，完成的作业=结束时间➖开始时间，进行中的作业该值会随着刷新在改变。该时间不是所有job的执行时间之和（有并行的job，job与job之间也有时间间隔），也不是最后一个job的结束时间➖第一个job的提交时间（作业启动到job提交之前还有一些时间）
• Scheduling Model：Job的调度模式，分为FIFO（先进先出）和FAIR（公平调度）。可以并行的Job，FIFO是谁先提交谁先执行可以理解为JobId小的先执行。FAIR会根据权重决定哪个Job先执行

Event Timeline

点击Event Timeline后可以看到以下信息:

时间线会显示Executor加入和退出的时间点, 以及job执行的起止时间.

Jobs Detail

• Status：job的执行状态(running, succeeded, failed)
• Associated SQL Query：关联到sql页签的query id，点击可以跳到SQL页签具体的query
• Number of stages per status ：(active, pending, completed, skipped, failed)状态下的stage数量
• Event timeline: 和Jobs中的相同
• DAG Visualization：DAG（directed acyclic graph），有向无环图，显示该job下执行的stage的可视化图，其中顶点表示RDDs或DataFrames，边表示要应用于RDD的操作。

有关Jobs的自问自答

1.多个job可以并行执行吗？

可以，常见的如多个表join，每读一个表可能是一个job，多个表就是多个job，可以并行执行（前提是资源足够）

2.job是如何划分的？

spark中有两类算子，一类是action（行动）算子，一类是transformation（转换）算子。当遇到action算子时就会划分出一个新的job，action算子常见的有reduce、collect、count等，作者并没有找到和sql关键字的对应关系，笼统的说需要落盘存储的一般都是action算子。

job的划分没有太多的意义，可以不必关注，关注stage的划分更有意义。

3.job detai中为什么有些stage可以被跳过（skipped）

skipped的stage代表是之前以前被其他stage执行过并落盘了，并不需要重新计算，可以直接使用之前的结果。

以上面的DAG图为例，stage17和stage18在其他的job中有其他的stage已经shuffle write数据到磁盘，当前job中的stage在做shuffle read时不需要从头开始scan table