Spark-RDD宽窄依赖、pipeline计算模式、Stage

一、RDD宽窄依赖

以WordCount为例：

窄依赖：

父RDD与子RDD partition之间的关系是一对一(父partition的数据只到一个子partition)，比如：rdd1->rdd2->rdd3。
父RDD与子RDD partition之间的关系是多对一。

宽依赖：

父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多(父partition的数据只到多个子partition)，比如：rdd3->rdd4。

二、 pipeline计算模式和Stage

以WordCount为例：假如HDFS中的node1、node2各有1G数据

Spark-RDD宽窄依赖、pipeline计算模式、Stage

pipeline计算模式(不会占用太大内存)：

从node1和node2中各获取1条数据生成rdd1(2个partition,默认partition的个数由node的个数决定)。
rdd1->rdd2->rdd3在内存中进行处理，也就是通常所说的Spark是基于内存的。MR是rdd1->rdd2、rdd2->rdd3、rdd3->rdd4都需要写入磁盘。
rdd3->rdd4调用的reduceByKey方法会shuffle：先写入磁盘->生成rdd4。
rdd中不存数据、partition中也不存数据。partition中存储的是逻辑代码。所以当执行Action算子的时候才会从HDFS中读取数据。

SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setMaster("local");
sparkConf.setAppName("Test");
JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
JavaRDD<String> rdd = sparkContext.parallelize(Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu"));
JavaRDD<String> rdd2 = rdd.map(new Function<String, String>() {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    public String call(String arg0) throws Exception {
	System.out.println(arg0+"~");
	return arg0+"~";
    }
});
JavaRDD<String> rdd3 = rdd2.map(new Function<String, String>() {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    public String call(String arg0) throws Exception {
	System.out.println(arg0+"#");
	return arg0+"#";
    }
});
rdd3.count();

#打印如下：说明数据是一条一条的取出来执行的
zhangsan~
zhangsan~#
lisi~
lisi~#
wangwu~
wangwu~#

stage:

Spark-RDD宽窄依赖、pipeline计算模式、Stage

Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。 stage是由一组并行的task组成，如WordCount中s有2个stage。下图有3个stage。
stage中的并行度由finalRDD的partition个数来决定：如stage0中的并行度是2：task1、task2。上图中Stage2中的并行度是4。

Spark-RDD宽窄依赖、pipeline计算模式、Stage

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