Spark DAG、Stage 划分与 Task 调度底层原理深度剖析

核心知识点详解

1. DAG (Directed Acyclic Graph) 的构建过程回顾

Spark 应用程序的执行始于 RDD 的创建和一系列的转换操作 (Transformations) 。这些转换操作（如 map(), filter(), reduceByKey() 等）并不会立即执行计算，而是构建一个逻辑执行计划 ，即一个有向无环图 (DAG)。这种机制称为 惰性求值 (Lazy Evaluation)。

转换操作: 当你在 RDD 上调用转换操作时，Spark 只是在 DAG 中添加一个新的节点，代表一个新的 RDD 及其与父 RDD 的关系。
惰性求值 : 只有当遇到行动操作 (Actions) （如 count(), collect(), saveAsTextFile() 等）时，Spark 才会真正触发计算。此时，Spark 会从 DAG 的末端（行动操作所在的 RDD）向前追溯，构建并执行完整的物理执行计划。
依赖关系: DAG 中的每个节点代表一个 RDD，节点之间的边表示 RDD 之间的依赖关系（即一个 RDD 是另一个 RDD 的父 RDD）。

2. Stage 的划分过程与底层原理

Spark 将 DAG 划分为 Stage 的核心原则是基于 RDD 之间的依赖类型。

关键概念：RDD 依赖 (Dependency)

RDD 之间的依赖关系分为两种：

窄依赖 (Narrow Dependency):
- 定义 : 父 RDD 的一个分区 只对应子 RDD 的一个或有限个分区。这种关系意味着每个父分区最多只被一个子分区消费。
- 特点 : 1对1 或 1对少数（如 Union）。
- 例子 : map(), filter(), union(), coalesce() (如果减少分区且不触发 Shuffle)。
- 优势
  
  :
  - 无 Shuffle: 数据流是管道式的，可以在父 RDD 的分区计算完成后直接传递给子 RDD 的对应分区，无需跨网络或进程传输数据。
  - 故障恢复高效: 如果某个分区丢失，Spark 只需要重新计算其上游的少数相关分区即可恢复。
- Stage 内部: 窄依赖操作可以在同一个 Stage 内进行，因为它们是流水线式的，无需等待所有父分区完成即可开始子分区计算。
宽依赖 (Wide Dependency) / Shuffle Dependency:
- 定义 : 父 RDD 的一个分区 可能对应子 RDD 的所有分区 ，数据在处理过程中需要进行重新洗牌 (shuffle) 才能完成计算。这意味着数据需要跨机器或跨进程进行网络传输和重新聚合。
- 特点: 1对多的关系。
- 例子 : groupByKey(), reduceByKey(), sortByKey(), join(), repartition()。
- 劣势
  
  :
  - 需要 Shuffle: 涉及大量的磁盘 I/O、网络传输、数据序列化/反序列化，开销较大，是 Spark 应用程序的主要性能瓶颈之一。
  - 故障恢复复杂: 某个分区丢失可能需要重新计算整个 Shuffle 的上游部分。
- Stage 边界 : 宽依赖是划分 Stage 的主要依据。 每当 Spark 的 DAGScheduler 遇到一个宽依赖操作时，它就会在其前面切分出一个新的 Stage。

Stage 划分的底层原理 (如何分解 Stage)

从行动操作 (Action) 开始倒推 : 当用户触发一个行动操作（如 collect()）时，Spark 的核心调度组件 DAGScheduler 被激活。它会从这个最终 RDD 开始，沿着 RDD 之间的依赖关系图反向遍历。
遇到宽依赖就切分 Stage

:
- DAGScheduler 会将一连串的窄依赖操作放入同一个 Stage。这些操作可以高效地以管道方式串行执行，无需中间写入磁盘。
- 每当 DAGScheduler 在反向遍历时遇到一个宽依赖 (Shuffle Dependency)，就意味着数据必须进行 Shuffle。为了执行 Shuffle，Spark 需要等待上一个 Stage 的所有 Task 都完成，并将它们的输出数据写入磁盘（或内存），作为 Shuffle 的"Map"阶段输出。然后，下一个 Stage 的 Task 才能开始读取这些数据，作为 Shuffle 的"Reduce"阶段输入。
- 因此，宽依赖成为了 Stage 的边界。一个宽依赖操作会形成一个新的 Stage 的开始，而其所有上游的窄依赖操作则构成了一个或多个完整的 Stage。
生成物理执行计划 : DAGScheduler 负责将逻辑的 RDD 转换图转换为物理的 Stage 图。每个 Stage 对应着一组可以通过管道化执行的 Task。

Stage 划分示例:

考虑一个 RDD 转换链：RDD1.map().filter().reduceByKey().sortByKey().collect()

复制代码

                                          (Stage 1: MapPartitions)
[RDD1] --map--> [RDD2] --filter--> [RDD3] (窄依赖操作管道化执行)
                                      |
                                  (宽依赖 - Shuffle Dependency)
                                      |
                                          (Stage 2: ShuffleMapStage)
                                   [RDD4_ShuffleRead] --reduceByKey--> [RDD5] (窄依赖操作管道化执行)
                                      |
                                  (宽依赖 - Shuffle Dependency)
                                      |
                                          (Stage 3: ResultStage)
                                   [RDD6_ShuffleRead] --sortByKey--> [RDD7] (窄依赖操作管道化执行)
                                      |
                                  (行动操作: collect)

在这个例子中，reduceByKey 和 sortByKey 都引入了 Shuffle。因此，整个 DAG 会被划分为 3 个 Stage：

Stage 1 : 包含 map() 和 filter() 操作。这些操作可以在同一组 Task 中直接处理 RDD1 的分区数据。
Stage 2 : 始于 reduceByKey()。它依赖于 Stage 1 的 Shuffle 输出。
Stage 3 : 始于 sortByKey()。它依赖于 Stage 2 的 Shuffle 输出。

3. Task 数量的决定因素

每个 Stage 被分解为多个 Task 并行执行。Task 的数量直接决定了该 Stage 的并行度，进而影响 Spark 应用程序的整体性能。

Task 的数量主要由以下因素决定：

RDD 的分区数 (Number of Partitions):
- 这是最主要且最直接的因素 。在大多数情况下，一个 Stage 中的 Task 数量等于该 Stage 的最后一个 RDD 的分区数。
- Spark 调度器会为 RDD 的每个分区分配一个 Task，由该 Task 负责处理对应分区的数据。
- 举例
  
  :
  - sc.parallelize(numbers)：默认情况下，parallelize 创建的 RDD 的分区数通常等于你的 Spark 应用程序可用的 CPU 核心数（在 local 模式下）或 spark.default.parallelism 配置的值。
  - sc.parallelize(numbers, 3)：如果你明确指定了 3 个分区，那么这个 RDD 及其所有通过窄依赖衍生的 RDD 都将有 3 个分区，从而导致后续的 Task 数量为 3（直到遇到宽依赖）。
宽依赖 (Shuffle) 的影响:
- 当发生 Shuffle 时，新的 RDD 的分区数可以通过以下方式控制：
  - spark.sql.shuffle.partitions: 对于 Spark SQL (DataFrame/Dataset API) 的 Shuffle 操作，这个配置参数默认是 200，它决定了 Shuffle 输出的分区数，从而影响下一个 Stage 的 Task 数量。
  - 通过转换操作的参数显式指定，例如 reduceByKey(numPartitions)、join(otherRDD, numPartitions)。
  - repartition() 操作总是会触发 Shuffle，并允许你指定新的分区数。
spark.default.parallelism 配置:
- 这是 Spark 默认的并行度设置，影响着 parallelize 等操作创建 RDD 的初始分区数，以及在集群模式下未明确指定分区数时的默认行为。
输入数据源的特性 (Input Splits):
- 对于从 HDFS 或其他分布式文件系统读取数据，RDD 的初始分区数通常由输入文件的块大小或切片 (split) 数量决定。一个 HDFS 块或一个输入切片通常对应一个 RDD 分区，进而对应一个 Task。
repartition() 或 coalesce() 操作:
- 这些转换操作允许你显式地改变 RDD 的分区数，从而直接控制后续 Stage 的 Task 数量。
- repartition() 总是会触发 Shuffle，因为它可能增加或减少分区，并且通常需要重新分配数据。
- coalesce() 旨在优化分区，如果只是减少分区数且不触发 Shuffle (shuffle=false)，它可能是窄依赖，通过合并现有分区来减少 Task；但如果是增加分区数或强制 Shuffle (shuffle=true)，它也会触发 Shuffle。
集群资源:
- 虽然 RDD 的分区数决定了 Task 的逻辑数量 ，但 Task 的实际并行执行数量最终受限于集群中可用的 CPU 核心、内存等资源。例如，如果你有 1000 个 Task，但集群只有 100 个核心，那么最多只能同时运行 100 个 Task。

4. 底层执行流程串联

整个 Spark 应用程序的执行流程可以串联如下：

用户代码 (RDD 转换) : 用户编写 RDD 转换代码，定义了数据处理的逻辑转换步骤 ，构建了一个抽象的 DAG。这些操作是惰性求值的，不会立即触发计算。
行动操作触发 : 当遇到 collect()、count()、saveAsTextFile() 等行动操作 时，Spark 的 DAGScheduler 被激活，它负责将逻辑 DAG 转化为物理执行计划。
DAGScheduler 构建 Stage

:
- DAGScheduler 从行动操作对应的最终 RDD 开始，沿着 RDD 之间的依赖关系图反向遍历。
- 它识别出所有的宽依赖 (Shuffle Dependency)，并将这些宽依赖作为 Stage 的边界。
- 每一个连续的窄依赖操作链条，都会被归入同一个 Stage。每个 Stage 内部的 Task 可以管道化执行，无需等待中间结果写入磁盘。
- 每个 Stage 都会生成一个 TaskSet，其中包含针对该 Stage 所有分区的一组 Task。
TaskScheduler 提交 Task

:
- DAGScheduler 将这些构建好的 TaskSet 提交给 TaskScheduler。
- TaskScheduler 负责将 Task 发送到集群的 Executor 上执行。它管理 Task 的生命周期，处理 Task 失败和重试。TaskScheduler 会根据集群中可用的资源来调度 Task。
Executor 执行 Task

:
- Executor 进程接收到 Task 后，在其 JVM 进程中启动一个线程来执行该 Task。
- Task 在 Executor 的一个 CPU 核心上运行，处理其分配到的 RDD 分区数据。
- 如果 Task 属于一个 Shuffle Stage 的上游 (Map 阶段)，它会在处理完数据后，将 Shuffle 输出（通常是中间数据）写入 Executor 所在机器的本地磁盘。
- 如果 Task 属于一个 Shuffle Stage 的下游 (Reduce 阶段) ，它会从上游 Task 的 Shuffle 输出中拉取 (fetch) 数据，并进行聚合计算。
结果返回 : 当所有 Stage 的所有 Task 都成功完成后，最终结果会返回给驱动程序 (SparkContext)，或者根据行动操作的类型进行存储。

追问与拓展 (Follow-up Questions & Extensions) 追问与拓展（Follow-up Questions & Extensions）

作为面试官，在听到这样的回答后，我可能会进一步追问，以评估你更深层次的理解和实践经验：

Stage 失败与重试：

"如果一个 Stage 中的某个 Task 失败了，Spark 是如何处理的？会整个 Stage 重试吗？还是只会重试失败的 Task？这将如何影响效率？" (考察 Spark 的故障恢复机制和容错性)
repartition 与 coalesce 的关键区别：

"你提到了 repartition 和 coalesce 都可以改变 RDD 的分区数。它们之间有什么关键区别？在什么情况下你会选择 coalesce(numPartitions, false) 而不是 repartition(numPartitions)？" (考察对 Shuffle 优化的理解和实际应用场景)
Shuffle 调优：

"你认为 Shuffle 是 Spark 性能瓶颈的主要原因之一。在实际工作中，你会采取哪些策略来优化 Shuffle 的性能？请举例说明，比如数据倾斜 (Data Skew) 的处理。" (考察实际的性能调优经验和问题解决能力)
YARN/Mesos/Kubernetes 资源管理：

"在集群管理器（如 YARN 或 Kubernetes）中，Task 和 Executor 是如何映射到物理资源的？spark.executor.cores 和 spark.executor.memory 这些参数是如何影响 Task 调度和资源利用的？" (考察 Spark 与集群资源管理器的集成和资源配置的理解)
DataFrame/Dataset API 的 Stage 划分：

"你主要以 RDD 解释了 Stage 划分。那么在使用 DataFrame/Dataset API 时，Stage 划分的原理有何异同？Catalyst 优化器在其中扮演什么角色？" (考察对 Spark SQL 优化器工作原理的理解)
Spark UI 的作用与性能分析：

"现在你的程序已经成功运行并输出了结果。Spark UI 对你理解上述 DAG、Stage 和 Task 的执行过程有什么帮助？你会在 Spark UI 中关注哪些指标来分析程序的性能，以及如何从这些指标中发现潜在问题？" (考察实际工具使用和性能分析能力)