大数据面试题之Spark(1)

目录

Spark的任务执行流程

Spark的运行流程

Spark的作业运行流程是怎么样的?

Spark的特点

Spark源码中的任务调度

Spark作业调度

Spark的架构

Spark的使用场景

[Spark on standalone模型、YARN架构模型(画架构图)](#Spark on standalone模型、YARN架构模型(画架构图))

Spark的yarn-cluster涉及的参数有哪些?

Spark提交job的流程

Spark的阶段划分

Spark处理数据的具体流程说下

Sparkjoin的分类

[Spark map join的实现原理](#Spark map join的实现原理)

---

Spark的任务执行流程

Apache Spark 的任务执行流程主要分为以下几个阶段：

1. 初始化与作业提交

创建SparkContext：Spark应用程序启动时，首先创建一个SparkContext，这是Spark与集群资源管理器（如YARN或Mesos）交互的入口点。

作业提交：用户编写好Spark应用后，通过SparkContext提交到Spark集群。提交过程包括解析作业、依赖分析等。

2. DAG构建与优化

RDD（弹性分布式数据集）链：Spark应用的核心是通过一系列转换（Transformation）操作构建出RDD链。

DAG（有向无环图）生成：Spark将这些转换操作转化为DAG，每个节点代表一个操作，边表示数据依赖关系。

DAG优化：Spark会对DAG进行优化，比如消除无效操作、重排操作以减少shuffle等，生成优化后的执行计划。

3. 任务调度

Stage划分：根据RDD之间的依赖关系，Spark将DAG划分为多个Stage。宽依赖（如shuffle）处切分，窄依赖则在同一Stage内。

Task生成：每个Stage被进一步划分为多个Task，Task是最小的计算单元，运行在Executor上。

Task调度：Spark的调度器（默认采用FIFO策略，也可以配置为Fair策略）负责将Task分配给各个Worker节点上的Executor执行。

4. 任务执行

Executor执行Task：Executor接收来自Driver的Task，读取或计算所需的数据，执行计算任务。

数据 Shuffle：在有宽依赖的Stage间，数据需要重新分布（Shuffle），这一步通常涉及磁盘I/O和网络传输，是性能瓶颈之一。

结果聚合：每个Stage的输出可能需要进一步聚合，直到最终结果被计算出来。

5. 结果返回与清理

结果收集：最后的Stage计算出的结果会通过网络返回给Driver程序。

SparkContext关闭：当应用程序执行完毕，SparkContext会被关闭，释放所有资源。

日志与监控：Spark提供丰富的日志和Web UI供开发者监控任务执行状态和性能指标。

整个流程体现了Spark的高效执行模型，尤其是其基于内存计算的能力和对迭代式计算的优化，使得Spark在大数据处理场景下表现出色。

Spark的运行流程

Spark的运行流程大致可以概括为以下几个步骤：

启动与初始化：

用户提交Spark应用时，首先会启动一个Driver进程。Driver是Spark应用的主程序，负责管理和协调整个应用的执行。

Driver启动后，会创建一个SparkContext实例，它是Spark与底层集群资源管理器（如YARN、Mesos或Standalone）进行交互的主要接口。SparkContext负责向资源管理器注册应用并请求执行资源。

资源分配与Executor启动：

资源管理器接收到请求后，会为该应用分配必要的资源，如CPU核心和内存。

根据分配的资源，在各个Worker节点上启动Executor进程。Executor是真正执行任务的工作者进程，它们负责运行任务并存储数据。

构建DAG与Stage划分：

Spark会根据用户的代码逻辑构建一个DAG（有向无环图），表示RDD之间的依赖关系。

根据DAG中的宽依赖，DAG会被切分成多个Stage。每个Stage包含一组需要并行执行的Task。

任务调度与执行：

SparkContext中的DAGScheduler将DAG分解成TaskSets（任务集），每个TaskSet对应一个Stage中的所有任务。

TaskScheduler负责将这些TaskSets分配给各个Executor执行。它可以根据不同的调度策略来优化任务的分配。

Executor接收任务后，会执行具体的计算逻辑，包括从内存或磁盘读取数据、执行变换操作、将结果写回存储等。

数据处理与Shuffle：

在处理过程中，如果遇到宽依赖，数据需要进行Shuffle操作，即重新分布数据，以便后续Stage可以并行处理。

Shuffle过程中可能会涉及到数据的序列化、网络传输、磁盘写入和读取等操作，这是Spark计算中的一个潜在瓶颈。

结果收集与应用结束：

最终Stage的计算结果会被收集回Driver节点。

应用程序执行完毕后，SparkContext会向资源管理器注销并释放所有资源，包括Executor和分配的内存、CPU等。

监控与日志：

Spark提供了Web UI，可以实时监控应用的执行状态、资源使用情况、任务进度等信息，便于调试和性能优化。

整个流程展示了Spark如何从应用提交开始，经过资源申请、任务调度与执行，直至最终结果产出并释放资源的全过程，体现了其高度的并行计算能力和资源管理效率。

Spark的作业运行流程是怎么样的?

Spark的作业运行流程可以概括为以下几个关键步骤：

1、启动与初始化：

用户通过编写Spark应用程序并提交至Spark集群。

提交后，首先启动一个Driver进程，该进程负责解析用户代码，创建SparkContext（Spark应用的入口点），并与集群资源管理器（如YARN、Mesos或Standalone）进行通信，申请执行资源。

2、构建执行计划：

SparkContext将用户编写的RDD（弹性分布式数据集）操作转换成DAG（有向无环图），表示RDD间的依赖关系。

DAGScheduler分析DAG，根据RDD之间的依赖关系将DAG切分成多个Stage，每个Stage包含一组可以并行执行的Task。这些Stage按照依赖顺序排列，形成了执行计划。

3、资源分配与Executor准备：

SparkContext根据执行计划的需求向资源管理器请求Executor资源。

Executor在各个Worker节点上启动，准备好执行Task所需的计算资源和环境。

4、任务调度与执行：

TaskScheduler将Stage进一步分解为具体Task，并将这些Task分配给各个Executor执行。

Executor执行Task，处理数据，执行转换操作（如map、reduce等），并在必要时进行数据Shuffle。

Executor之间通过网络交换数据，实现数据的重新分配。

5、结果汇总与输出：

最终Stage的Task执行完成后，它们的结果被收集并汇聚到Driver进程中。

如果是行动（Action）操作，如collect或saveAsTextFile，Driver会处理这些结果，如打印输出或保存到外部存储。

6、资源释放与应用结束：

应用程序执行完毕后，SparkContext会通知资源管理器释放所有资源，包括关闭Executor。

最后，SparkContext自身也会关闭，标志着整个Spark作业的生命周期结束。

在整个过程中，Spark利用内存计算、懒惰求值、DAG执行模型和高效的调度机制，旨在最小化数据读写磁盘的次数，从而提高数据处理的效率和速度。同时，Spark提供了丰富的监控工具，如Web UI，便于跟踪作业的执行状态和性能指标。

Spark的特点

Apache Spark 是一个广泛使用的开源大数据处理框架，它以其高效、易用和灵活的特性，在数据处理领域占据重要地位。以下是Spark的主要特点：

1. 高性能：Spark 最显著的特点是它的高性能。它利用内存计算技术，能够在内存中进行数据处理，相比于传统的Hadoop MapReduce，官方数据显示Spark在内存中的运算速度能快100倍以上，即使在需要磁盘IO时也能达到10倍以上的速度提升。这得益于其高效的DAG（有向无环图）执行引擎，能够优化数据处理流程，减少不必要的读写操作。

2. 易用性：Spark 提供了高度抽象的API，支持Scala、Java、Python、R等多种编程语言，使得数据处理任务的编写变得更加简单直观。它包括Spark SQL（用于结构化数据处理）、Spark Streaming（处理实时数据流）、MLlib（机器学习）、GraphX（图形处理）等多个库，方便开发者构建复杂的数据处理管道。

3. 通用性：Spark 是一个统一的数据处理平台，能够支持批处理、交互式查询（通过Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习和图计算等多种工作负载。这意味着开发者可以使用单一框架解决多样化的数据处理需求，降低了技术栈的复杂度。

4. 可扩展性与容错性：Spark 设计为可以轻松部署在从单个计算机到数千台机器的集群上，具备良好的水平扩展能力。它利用Hadoop HDFS或其他分布式文件系统来存储数据，确保数据的高可用性。同时，Spark内部的RDD（弹性分布式数据集）模型支持数据的容错处理，能够在节点故障时自动恢复计算任务。

5. 交互式分析：Spark支持交互式查询，允许用户以快速反馈的方式探索数据，这对于数据分析和数据科学应用尤为重要。

6. 集成与生态系统：Spark与Hadoop生态系统深度集成，可以无缝读取HDFS、Hive等Hadoop相关组件的数据，并且可以通过Spark SQL与传统关系型数据库和数据仓库进行交互。此外，Spark拥有活跃的社区支持和丰富的第三方工具与库，生态完善。

综上所述，Spark凭借其高性能、易用性、通用性、可扩展性以及强大的生态系统支持，成为大数据处理领域的首选工具之一。

Spark源码中的任务调度

Spark的任务调度主要由两大部分组成：DAGScheduler和TaskScheduler。这两个组件协同工作，负责将用户提交的Spark作业转化为可执行的任务，并在集群中高效地调度执行。

DAGScheduler

DAGScheduler位于Spark的Driver端，主要职责如下：

1、构建DAG（有向无环图）：根据RDD的依赖关系，构建一个表示整个作业计算流程的DAG。

2、Stage划分：通过对DAG进行分析，识别出那些会产生shuffle的操作（即宽依赖），并据此将DAG切分成多个Stage。Stage之间的边界通常是在shuffle操作的地方，这样可以优化资源的使用和任务的执行。

3、任务集(TaskSet)生成：为每个Stage生成一组Task，这些Task将在Executor上并行执行。每个Task对应RDD的一个分区上的计算操作。

4、任务调度策略：虽然DAGScheduler负责Stage的划分和TaskSet的产生，但它并不直接与Executor交互来分配任务。它会将这些任务集提交给TaskScheduler，由后者负责实际的资源请求和任务调度。

TaskScheduler

TaskScheduler同样位于Driver端，但更侧重于资源管理和任务的实际分配：

1、资源请求与分配：与底层资源管理器（如YARN、Mesos或Kubernetes）交互，请求Executor资源，并接收资源分配的响应。

2、任务分配：根据Executor的资源状况和数据的本地性原则，将DAGScheduler产生的TaskSet中的Task分配给合适的Executor执行。TaskScheduler会尝试将任务分配到数据所在的节点，以减少网络传输，提高执行效率。

3、任务状态跟踪：监控Task的执行状态，包括任务的开始、完成、失败和重试。在Task失败时，TaskScheduler会根据配置的重试策略来决定是否重新调度该任务。

4、Executor管理：管理Executor的生命周期，包括Executor的添加与移除，以及与Executor的通信，以获取任务执行的状态信息。
调度流程总结

1、用户提交作业后，SparkContext创建DAGScheduler和TaskScheduler。

2、DAGScheduler分析作业的RDD依赖，划分Stage并生成TaskSet。

3、TaskScheduler根据资源情况和任务需求，向资源管理器请求Executor资源。

4、TaskScheduler将TaskSet中的Task分配给Executor，并管理任务的执行与失败重试。

5、Executor执行Task，处理数据，并将结果返回给Driver。

这一系列过程确保了Spark能够高效、灵活地在分布式环境中执行复杂的计算任务。

Spark作业调度

Apache Spark作业调度是Spark集群管理中的一个关键部分，它决定了如何在集群的节点上分配和执行任务。Spark提供了几种调度策略和资源管理机制，以确保任务能够有效地被调度和执行。

以下是关于Spark作业调度的一些关键概念和机制：

1、调度器（Scheduler）：

Spark提供了几种调度器，如FIFO（先进先出）、Fair（公平）和Capacity（容量）调度器。这些调度器决定了如何为提交的作业分配资源。

FIFO调度器按照作业提交的顺序来调度它们。

Fair调度器尝试在所有作业之间公平地分配资源，允许配置作业池和权重。

Capacity调度器允许用户配置多个队列，并为每个队列分配一定数量的资源。
2、作业（Job）：

在Spark中，一个作业通常是由一个行动（Action）触发的，如collect(), count(), saveAsTextFile()等。作业被拆分成多个任务（Tasks）来在集群上并行执行。
3、任务（Task）：

每个任务都是作业中的一部分，并在集群的一个节点上执行。任务可以是map任务、reduce任务或shuffle任务等。
4、资源管理器（Resource Manager）：

在Spark on YARN这样的环境中，YARN的资源管理器（ResourceManager）负责集群资源的分配。

在Spark Standalone模式下，Spark Master节点负责资源的分配。
5、动态资源分配（Dynamic Resource Allocation）：

Spark支持动态资源分配，这意味着它可以根据工作负载自动地增加或减少executor的数量。这有助于更有效地利用集群资源。
6、配置参数：

Spark提供了许多配置参数来控制作业调度和资源管理，如spark.scheduler.mode（设置调度器模式）、spark.dynamicAllocation.enabled（启用动态资源分配）等。
7、任务本地化（Task Locality）：

Spark尝试将任务调度到存储了所需数据的节点上，以减少数据传输的开销。这被称为任务本地化。Spark会根据数据的存储位置来决定任务应该在哪里执行。
8、作业调度日志和监控：

Spark提供了Web UI来监控作业的进度、执行时间和资源使用情况。此外，还可以使用Spark的日志和事件日志来分析作业的性能和调度行为。
9、优化调度：

为了优化作业调度，可以采取一些策略，如合并小任务以减少调度开销、优化数据布局以减少数据传输、调整配置参数以适应不同的工作负载等。
10、Spark SQL和DataFrame的调度：

对于使用Spark SQL和DataFrame API编写的作业，Spark会生成一个逻辑执行计划，并将其转换为物理执行计划来执行。这些计划中的操作也会被拆分成任务并在集群上执行。

Spark的架构

Spark的架构是一个基于内存计算的分布式处理框架，其设计旨在高效地处理大规模数据集。以下是Spark架构的主要组件和关键概念的清晰概述：

1、核心组件：

Application：建立在Spark上的用户程序，包括Driver代码和运行在集群各节点的Executor中的代码。

Driver Program：驱动程序，是Application中的main函数，负责创建SparkContext，并作为Spark作业的调度中心。

SparkContext：Spark的上下文对象，是应用与Spark集群的交互接口，用于初始化Spark应用环境，创建RDD、广播变量等。

Executor：Spark应用运行在Worker节点上的一个进程，负责执行Driver分配的任务，并将结果返回给Driver。

Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务，可以是Standalone、YARN、Mesos等。

Worker Node：集群中任何可以运行Application代码的节点，负责启动Executor进程。
2、运行架构：

Spark采用Master-Slave架构模式，其中Driver作为Master节点，负责控制整个集群的运行；Executor作为Slave节点，负责实际执行任务。

Driver负责将用户程序转化为作业（Job），并在Executor之间调度任务（Task）。Executor则负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给Driver。
3、任务调度与执行：

Spark作业被拆分成多个Task，每个Task处理一个RDD分区。

DAG Scheduler负责根据应用构建基于Stage的DAG（有向无环图），并将Stage提交给Task Scheduler。

Task Scheduler负责将Task分发给Executor执行。
4、资源管理器：

Spark支持多种资源管理器，如YARN、Mesos和Standalone模式。

在YARN模式中，ResourceManager分配资源，NodeManager负责管理Executor进程。

在Standalone模式中，Master节点负责资源的调度和分配，Worker节点负责执行具体的任务。
5、数据核心 - RDD：

RDD（弹性分布式数据集）是Spark的基本计算单元，表示不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

RDD支持多种转换操作（如map、filter）和行动操作（如reduce、collect），并且具有容错性，可以在部分数据丢失时重新计算。
6、其他特性：

Spark支持动态资源分配，可以根据工作负载自动增加或减少Executor的数量。

Spark提供了丰富的API，如Spark SQL、MLlib、GraphX等，用于数据查询、机器学习和图计算等任务。

Spark的使用场景

Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，以其高性能的内存计算和易用的API而广受欢迎。以下是Spark的一些典型使用场景：

1. 大规模数据处理与分析：Spark非常适合处理PB级别的数据集，常用于数据挖掘、日志分析、用户行为分析等场景。例如，互联网公司可以利用Spark分析用户点击流数据，优化网站布局和推荐算法。

2. 实时数据处理：通过Spark Streaming模块，Spark能够实时处理数据流，适用于需要实时数据分析的场景，比如社交媒体趋势分析、实时交通监控、在线广告投放系统等。

3. 机器学习与数据科学：Spark包含MLlib机器学习库，支持分类、回归、聚类、推荐等多种算法，适合构建和训练大规模机器学习模型，以及进行特征工程、模型评估等数据科学任务。

4. 交互式查询：借助Spark SQL模块，用户可以使用SQL或者DataFrame API对数据进行交互式查询，适用于需要快速响应的BI分析、即席查询等场景。

5. 图计算：使用GraphX库，Spark能处理大规模图数据，适合社交网络分析、推荐系统中的关系挖掘、知识图谱构建等应用。

6. 批处理：Spark擅长处理批处理任务，包括数据清洗、ETL（提取、转换、加载）、大规模数据聚合等。

7. 推荐系统：特别是实时推荐，Spark可以快速处理用户行为数据，即时更新推荐模型，提升用户体验。

8. 金融行业应用：在金融领域，Spark被用来处理海量交易数据，进行风险分析、欺诈检测、信用评分等。

9. 物联网(IoT)数据处理：随着IoT设备产生的数据量剧增，Spark可用于实时处理和分析这些数据，支持决策制定和预测维护。

10. 医疗健康数据分析：在医疗领域，Spark可以用来处理电子病历、基因组学数据，支持疾病预测、患者分群和个性化治疗方案的制定。

综上所述，Spark由于其灵活性和高效性，几乎涵盖了大数据处理的所有关键领域，特别是在需要快速迭代计算、实时处理和复杂数据分析的场景下，Spark展现了其独特的优势。

Spark on standalone模型、YARN架构模型(画架构图)

Spark on Standalone模型

在Spark on Standalone模型中，Spark集群由以下几个主要组件组成：

Driver Program：这是Spark应用程序的入口点，负责创建SparkContext对象，并与集群管理器（在Standalone模式下为Master节点）进行交互。

SparkContext：Spark应用程序的上下文，用于初始化Spark环境，创建RDDs、广播变量等。

Worker Nodes：集群中的工作节点，负责执行Spark任务。每个Worker节点上运行一个Worker进程，负责启动Executor进程。

Executors：运行在Worker节点上的进程，负责执行具体的Spark任务。Executor进程负责读取输入数据、执行计算并将结果返回给Driver。

在Standalone模式下，Master节点负责集群的资源管理和任务调度。当Driver提交作业时，Master节点会分配资源给Executor进程，并监控它们的执行状态。

Standalone模式架构图

Standalone模式运行流程图

YARN架构模型

在Spark on YARN架构模型中，YARN作为集群的资源管理器，与Spark集群协同工作。主要组件包括：

ResourceManager (RM)：YARN集群的资源管理器，负责整个集群的资源管理和调度。RM与NodeManager通信，以分配和管理资源。

NodeManager (NM)：YARN集群中的每个节点都运行一个NodeManager进程，负责启动和管理Container。Container是YARN中资源分配的基本单位。

ApplicationMaster (AM)：对于每个Spark应用程序，YARN都会在集群中选择一个NodeManager进程启动一个AM。AM负责向RM申请资源，进一步启动Executor进程以运行Task。

Executors：与Standalone模式类似，Executors运行在YARN的Container中，负责执行具体的Spark任务。

在Spark on YARN模式下，有两种提交方式：

Client模式：Driver进程在客户端启动，与AM建立通信。AM负责申请资源并启动Executors。

Cluster模式：Driver进程在YARN集群中启动，作为AM的一部分。AM同时负责申请资源和启动Executors。

在YARN架构中，RM负责资源的全局管理和调度，而AM则负责具体应用程序的资源请求和任务调度。这种架构使得Spark能够充分利用YARN的资源管理和调度功能，实现更高效的资源利用和任务执行。

Spark的yarn-cluster涉及的参数有哪些?

Spark在YARN集群模式（yarn-cluster）下涉及的参数主要包括以下几个方面，这些参数有助于控制应用的资源分配、行为表现及与YARN的集成方式：

1、资源相关参数

spark.executor.memory：每个Executor的内存大小。

spark.executor.cores：每个Executor可以使用的CPU核心数。

spark.executor.instances：Executor实例的数量。

spark.driver.memory：Driver进程的内存大小。

spark.driver.cores：Driver进程可以使用的CPU核心数。
2、网络和序列化参数

spark.serializer：用于RDD序列化的类，默认为org.apache.spark.serializer.JavaSerializer，但推荐使用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer以提高性能。

spark.network.timeout：网络超时设置。

spark.rpc.askTimeout 或 spark.rpc.lookupTimeout：RPC通信超时时间。
3、应用名称和队列

spark.app.name：Spark应用的名称。

spark.yarn.queue：YARN队列的名称，用于提交作业。
4、其他重要参数

spark.yarn.maxAppAttempts：应用程序最大重试次数。

spark.yarn.am.attemptFailuresValidityInterval：AM失败有效间隔时间，决定多久内的失败会被计数。

spark.yarn.historyServer.address：Spark历史服务器地址，用于记录和展示应用的历史信息。

spark.yarn.applicationMaster.waitTries：尝试等待Spark Master启动和初始化完成的次数。

spark.yarn.submit.file.replication：Spark应用程序依赖文件上传到HDFS时的备份副本数量。
5、日志和监控

spark.eventLog.enabled：是否启用事件日志记录。

spark.eventLog.dir：事件日志的目录，通常在HDFS上。
6、动态资源分配（可选）

spark.dynamicAllocation.enabled：是否开启动态资源分配。

spark.dynamicAllocation.minExecutors：动态分配时的最小Executor数量。

spark.dynamicAllocation.maxExecutors：动态分配时的最大Executor数量。

这些参数可以通过在提交Spark应用时使用spark-submit命令的--conf选项来设置，或者在Spark应用的配置文件中预先定义。正确配置这些参数对优化Spark作业的性能、资源管理和故障恢复至关重要。

Spark提交job的流程

1、准备阶段：

用户通过spark-submit命令或API提交Spark作业。

如果是基于YARN的集群模式（如YARN-Cluster），ResourceManager（RM）会收到任务提交请求，并进行任务记录，为作业分配一个application_id，并在HDFS上分配一个目录用于存储作业所需的资源（如jar包、配置文件等）。
2、资源分配与初始化：

Spark Client根据application_id上传任务运行所需的依赖到为其分配的HDFS目录，并上传应用代码和其他必要的资源。

ResourceManager（RM）检查资源队列，如果存在可分配的资源（Node Manager, NM），则向这些NM发送请求以创建Container。

NM创建Container成功后，向RM发送响应，RM随后通知Spark Client可以开始运行任务。
3、启动Application Master和Driver进程：

Spark Client发送命令到NM所在的Container中，启动Application Master（AM）。

AM从HDFS中获取上传的jar包、配置文件和依赖包，并创建Spark Driver进程。
4、Executor启动与注册：

Driver根据Spark集群的配置参数，通过RM申请NM容器以启动Executor。

RM调度空闲的NM创建Container，AM获取到NM的Container后，发送启动Executor进程的命令。

Executor启动后，会向Driver进行反向注册，以便进行心跳检测和计算结果返回。
5、任务划分与提交：

Driver进程解析Spark作业并执行main函数，DAGScheduler会进行一系列DAG构建，根据RDD的依赖关系将作业拆分成多个Stage。

每个Stage会被转化为一个或多个TaskSet，由TaskScheduler提交到Cluster Manager（如YARN的ResourceManager）。
6、任务调度与执行：

由于Executor已在Driver注册，Driver会将Task分配到Executor中执行。

Executor执行Task，并将结果返回给Driver。
7、结果聚合与作业结束：

Driver根据Executor返回的结果进行聚合。

如果需要，Driver会决定是否进行推测执行（Speculative Execution），即对于运行较慢的Executor，开启新的Executor执行该任务。

所有任务执行完毕后，Executor和Driver进程结束，Application结束，并向RM注销。
8、资源释放：

RM和NM继续接受下一个任务的资源请求，之前为作业分配的资源被释放并回收。

Spark的阶段划分

1. Spark作业的基本组成

Job：一个Spark作业通常是由一个行动（Action）操作触发的，例如collect(), count(), saveAsTextFile()等。每个行动操作都会触发一个或多个Stage的执行。

Stage：Stage是Job的组成单位，一个Job会切分成多个Stage。Stage之间通过依赖关系进行顺序执行，而每个Stage是多个Task的集合。
2. 阶段划分的依据

Shuffle操作：Spark的阶段划分主要基于数据的Shuffle操作。当RDD之间的转换连接线呈现多对多交叉连接时（即涉及Shuffle过程），会产生新的Stage。Shuffle操作是重新组合数据的过程，如将数据按照某个key进行聚合或关联。

窄依赖与宽依赖：Spark中的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖（如map、filter等）不会导致新的Stage的产生，而宽依赖（如groupBy、join等涉及Shuffle的操作）则会导致新的Stage的产生。
3. 阶段划分的流程

DAG构建：Driver Program根据用户程序构建有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph），表示作业的计算流程。

划分Stage：DAGScheduler遍历DAG，根据宽依赖关系将DAG划分为多个Stage。每个Stage内部是窄依赖的，而Stage之间通过宽依赖连接。

Task生成：在每个Stage中，根据RDD的分区数量生成相应数量的Task。每个Task处理一个RDD分区的数据。
4. 阶段与Task的关系

一个Job至少包含一个Stage，但通常会包含多个Stage。

一个Stage包含多个Task，这些Task在集群的不同节点上并行执行。
5. 优化阶段划分

通过优化Spark代码，减少不必要的Shuffle操作，可以减少Stage的数量，从而提高作业的执行效率。

合理设置RDD的分区数量，确保每个Task能够处理合适大小的数据量，避免资源浪费或任务过载。

Spark处理数据的具体流程说下

1、作业初始化：

驱动程序启动：Spark应用从一个称为驱动程序（Driver Program）的进程中开始执行。驱动程序负责创建SparkContext，这是Spark与集群管理器（如YARN或Mesos）交互的主要接口。

构建逻辑计划：用户通过Spark的API（如RDD、DataFrame或Dataset）定义数据处理任务。驱动程序根据这些操作构建一个执行计划，这个计划是惰性求值的，即直到有动作（action）触发时才会真正执行。
2、任务划分：

DAG构建：Spark会根据用户的转换（transformation）操作构建一个有向无环图（DAG），表示数据处理的各个阶段。

Stage划分：DAG被划分为多个Stage，通常在宽依赖（例如shuffle）的地方切分。每个Stage包含一组任务（Task），这些任务可以在Executor上并行执行。
3、资源申请与任务调度：

向资源管理器申请资源：SparkContext与资源管理器（如YARN或Mesos）沟通，请求Executor资源。

任务分配：一旦资源获得，Spark根据Stage和数据的位置来分配任务给Executor执行。任务调度器确保数据本地性原则，尽可能让任务在数据所在的节点上执行，以减少网络传输。
4、数据处理与计算：

Executor执行任务：每个Executor上的任务负责加载、处理其分配的数据块。数据优先尝试加载到内存中（RDD缓存），以便快速访问和迭代计算。

Shuffle操作：在需要重新分布数据的Stage（如reduceByKey），Spark执行shuffle操作，重新组织数据，确保后续Stage的任务能正确处理分区后的数据。
5、结果汇聚与返回：

任务结果收集：任务完成后，计算结果返回到驱动程序。对于行动（Action）操作，如collect，所有Executor的结果会被汇聚到驱动程序。

结果处理：驱动程序可能对结果进行进一步处理，比如排序、过滤或保存到外部存储系统（如HDFS、数据库）。
6、清理与结束：

资源释放：当应用完成或遇到错误时，Spark会释放所有申请的资源，包括Executor和相关资源。

结果输出：最终结果按照用户需求输出或保存。

Sparkjoin的分类

1、Shuffle Hash Join:

这是最基本的join类型，适用于两个大表的关联。它首先会对参与join的两个数据集使用指定的键进行分区（shuffle过程），然后在每个分区内部使用哈希表来加速匹配过程。Shuffle Hash Join要求数据能够跨节点重新分布，因此可能会产生较大的网络开销。
2、Broadcast Hash Join:

当一个数据集相对较小，可以轻松地复制到所有参与计算的节点上时，Broadcast Hash Join就会非常高效。较小的表会被广播到所有Executor的内存中，形成一个哈希表，然后较大的表的每个分区会在本地与这个哈希表进行匹配。这种方式避免了shuffle过程，减少了网络传输和磁盘I/O，提高了处理速度，但要求"小表"能够适应Executor的内存限制。
3、Sort Merge Join:

如果两个数据集都已经按照join键排序，或者可以接受进行排序的话，Sort Merge Join是一个好的选择。每个数据集先进行局部排序，然后通过合并已排序的部分来进行join操作。这种方法在数据集已经有序或可以经济地排序时，尤其是处理两个大表的情况，能够提供较好的性能。但它涉及到额外的排序步骤，可能增加计算成本。
4、Cartesian Join (Cross Join):

这是一种特殊的join，它返回两个数据集的所有可能组合。在Spark中，通过不指定任何join键直接调用join方法即可实现Cartesian Product。由于其产生的结果集可能非常庞大，因此在实际应用中较少使用。
5、Outer Joins:

Spark还支持各种外连接，包括leftOuterJoin, rightOuterJoin, 和 fullOuterJoin。这些操作在匹配键的同时，还会保留没有匹配项的一方或双方的数据，并用null填充缺失的值。它们可以在上述任何一种join策略的基础上实现。

Spark map join的实现原理

Spark的Map Join实现原理主要依赖于广播小表（Broadcast Join）的策略，这种策略特别适用于一个表（我们称之为"小表"）相对于另一个表（我们称之为"大表"）来说非常小的情况。以下是Map Join实现原理的详细解释：

1、广播小表：

当Spark执行Join操作时，如果它检测到其中一个表（即小表）的大小小于某个阈值（这个阈值在Spark中可以通过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold进行配置，默认上限是10MB，但注意在较新版本的Spark中，这个限制可能已经提高到8GB），它会选择将该小表广播到所有节点上。

广播是指将小表的数据分发到集群中的所有节点，每个节点都会缓存一份小表的完整数据。
2、Map端Join：

在数据已经被广播到所有节点之后，Map Join操作在数据所在的节点上直接进行，而无需通过网络传输大表的数据。

每个节点上的Executor都会使用本地缓存的小表数据和大表数据进行Join操作，这大大减少了网络传输的开销，并提高了Join操作的效率。
3、特点与限制：

只支持等值连接：Map Join主要适用于等值连接的情况，即连接条件是两个表的列之间的等值关系。

内存占用：由于需要将小表广播到所有节点，因此如果小表过大，可能会占用大量的内存，甚至导致内存溢出（OOM）。

广播阈值：如前所述，广播的阈值可以通过配置进行调整。选择合适的阈值对于Map Join的性能至关重要。
4、执行过程：

识别小表：Spark首先会根据表的大小和配置识别出哪个表是小表。

广播小表：将小表的数据广播到集群中的所有节点。

执行Map Join：在每个节点上，使用本地缓存的小表数据和大表数据进行Join操作。
5、优化：

在使用Map Join时，可以考虑对经常用于Join的小表进行缓存，以减少广播的开销。

根据实际的数据分布和大小，合理调整广播的阈值。

总的来说，Spark的Map Join通过广播小表并在Map端直接进行Join操作，减少了网络传输的开销，提高了Join操作的效率。然而，它也有一些限制，如只支持等值连接和可能的内存占用问题。因此，在使用时需要根据实际情况进行合理的配置和优化。

引用：https://www.nowcoder.com/discuss/353159520220291072

通义千问、文心一言