Spark学习（三）——Stage和宽窄依赖

指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，和两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。图中，map/filter和union属于第一类，对输入进行协同划分（co-partitioned）的join属于第二类。

宽依赖：

指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区，这是因为shuffle类操作，如图中的groupByKey和未经协同划分的join。

DAG

DAG，有向无环图，Directed Acyclic Graph的缩写，常用于建模。Spark中使用DAG对RDD的关系进行建模，描述了RDD的依赖关系，这种关系也被称之为lineage，RDD的依赖关系使用Dependency维护，参考Spark RDD之Dependency，DAG在Spark中的对应的实现为DAGScheduler。

Stage

在spark中，会根据RDD之间的依赖关系将DAG图划分为不同的阶段，一个Job会被拆分为多组TaskSet，每组任务被称为一个Stage。对于窄依赖，由于partition依赖关系的确定性，partition的转换处理就可以在同一个线程里完成，窄依赖就被spark划分到同一个stage中，而对于宽依赖，只能等父RDD shuffle处理完成后，下一个stage才能开始接下来的计算。

Stage划分思路

1. 因此spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。因此在上图中RDD C,RDD D,RDD E,RDDF被构建在一个stage中,RDD A被构建在一个单独的Stage中,而RDD B和RDD G又被构建在同一个stage中。

2. 在spark中，Task的类型分为2种：ShuffleMapTask和ResultTask；

   • ResultTask：对于 DAG 图中最后一个 Stage（也就是 ResultStage），会生成与该 DAG 图中哦最后一个 RDD （DAG 图中最后边）partition 个数相同的 ResultTask
   • ShuffleMapTask：对于非最后的 Stage（也就是 ShuffleMapStage），会生成与该 Stage 最后的 RDD partition 个数相同的 ShuffleMapTask

3. 每个Stage里面的Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的

注意：同一个Stage的执行是串行的，比如Stage2的RDD C-D-F中，假设只有一个CPU core ，Spark是先将一条数据按C-D-F的顺序执行完后，再运行下一条数据。而不是将所有数据从RDD C中计算到RDD D了，再往下计算RDD F。

总结

RDD的宽窄依赖的划分是为了划分Stage，划分Stage是为了Pipline计算模型的实现，Pipline的计算模式能够以一种管道流的方式，以高阶函数的形式实现数据的本地化，传逻辑而不传输数据。在Pipline计算模式遇到持久化算子或者Shuffle（宽依赖算子）时候就会产生数据的落地。