Spark DAG和Stage_spark dag stage

一、什么是DAG

在图论中，如果一个有向无法从任意定点触发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向五环图（DAG图）。而在Spark中，由于计算过程很多时候会有先后顺序，受制于某些任务必须比另一些任务较早执行的限制，必须对任务进行排队，形成一个队列的任务集合，这个队列的任务集合就是DAG图，每一个定点就是一个任务，每一条边代表一种限制约束（Spark中的依赖关系）

二、DAG如何划分Stage

• 为什么要划分Stage? --并行计算

  一个复杂的业务逻辑如果有shuffle，那么就意为着前面阶段产生结果后，才能执行下一个阶段，即下一个阶段的计算要依赖上一个阶段的数据。那么我们按照shuffle进行划分（也就是按照宽依赖进行划分），就可以将一个DAG划分成多个Staghe阶段，在同一个Stage中，会有多个算子操作，可以形成一个pipeline流水线，流水线内的多个平行的分区可以并行执行

  Pipeline：HDFS----textRDD----splitRDD----tupleRDD

• 如何划分DAG的stage

  • 对于窄依赖，partition的转换处理在stage中完成计算，不划分（将窄依赖尽量放在同一个stage中，可以实现流水线计算）
  • 对于宽依赖，由于有shuffle的存在，只能在父RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，也就是说需要划分stage

三、总结

Spark会根据shuffle/宽依赖使用回溯算法来对DAG进行Stage划分，从后往前，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的RDD加入到当前的stage阶段中