stage划分算法原理分析

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原文链接：https://blog.csdn.net/zlx_code/article/details/90761501

DAGScheduler的stage分配算法原理分析

为了直观的描述DAGScheduler的划分算法，我们使用上一篇分析Job触发原理的wordcount程序示例来进行分析，具体代码请看上一篇博客：Spark源码分析之 — Job触发流程原理与源码分析

如下图所示，清晰的演示了stage是如何划分的：




如上所示，DAGScheduler的stage划分算法，会从触发action操作的那个RDD开始倒推，首先会为最后一个RDD创建一个Stage（finalStage），然后往前倒推的时候，如果发现某个RDD是宽依赖，那么就将宽依赖的那个RDD，创建一个Stage，如上图所示，以shuffledRDD为界，创建了一个Stage1，这个shuffledRDD，就是这个Stage1中的最后一个RDD，然后以此类推，以宽依赖为标志，创建stage，直到RDD遍历完为止。

综上所述，Stage的划分是以宽依赖为标志，进行Stage的划分。

下面是wordcount程序实际运行中stage的划分情况（4040端口查看）：



其中wordcount触发Job的action操作是foreach()，这里可以看出以reduceByKey（代码中的第19行）为界，将整个Job划分为了两个stage，0和1，其中stage的ID是从0开始的。详细的stage划分如下图所示：



可以很清楚的看到，stage0里做了哪些操作，可以看出直到map操作都属于stage0，而当进行到reduceByKey操作的时候，就进入到了stage1中，这里就很直观的展示了wordcount程序的stage划分情况。

附上scala的wordcount的程序：

def main(args : Array[String]): Unit ={
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local")
      .setAppName("wordcount")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val lines = sc.textFile("spark.txt")

    val words = lines.flatMap( line => line.split(" ") )

    val pairs = words.map( word => (word, 1) )

    val counts = pairs.reduceByKey(_ + _)

    counts.foreach( count => println(count._1 + " : " + count._2) )

  }