DAG

所谓DAG就是有向无环图，其实就是个无环的流程，Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler!则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,
将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。

job与action

在spark中，job的概念，是一个rdd从创建到最终通过action算子执行的过程，我们在一个应用程序中可能会有多个rdd经过多次转换，多次聚合，每经过一次action聚合就算一个job，job个action是一一对应关系

DAG的宽窄依赖和阶段划分

窄依赖：父RDD的一个分区的数据，全部发送给子RDD的一个分区
下面是一个典型窄依赖的关系图

宽依赖：父RDD的一个分区的数据，发送给子RDD的多个分区，宽依赖的别名又叫shuffle。

区分宽窄依赖的一个方便方法就看一个分区根部是否存在多个分叉。
spark会根据宽依赖，划分阶段，每遇到宽依赖，就会分隔成两个阶段，划分完成后，每个阶段内部一定是窄依赖，如下两个stage之间，存在一个宽依赖的关系

内存迭代计算

Spark内存迭代的计算概念，也就是上面说的，DAG图会基于分区和宽窄依赖关系划分阶段，
一个阶段的内部都是窄依赖，窄依赖内，如果形成前后1：1的分区对应关系，就可以产生许多内存迭代计算的管道，这些内存迭代计算的管道，就是一个个具体的执行Task，一个Task是一个具体的线程，任务跑在一个线程内，就是走内存计算了，比如上面b1到p1的tupleRDD完全有一个线程负责，既没有网络交互，也没有线程间通信，就会最高效地完成数据b1的处理.

Spark为什么比MapReduce快

• Spark的算子丰富，MapReduce算子匮乏(Map和Reduce),MapReduce这个编程模型，很难在一套MR中处理复杂的任务.很多的复杂任务，是需要写多个MapReducei进行串联.多个MR串联通过磁盘交互数据
• Spark可以执行内存迭代，算子之间形成DAG基于依赖划分阶段后，在阶段内形成内存迭代管道.但是MapReducel的Map和Reduce之间的交互依旧是通过硬盘来交互的.

spark并行度设置

spark并行度指示的是spark允许并行运行的task数，spark会根据并行的task数来设置分区数，一般来说，并行task数和分区数一一对应，

• 如何设置并行度
  可以在代码中和配置文件中以及提交程序的客户端参数中设置
  优先级从高到低：
  1、代码中
  conf SaprkConf)
  conf.set(“spark.default.parallelism”,“100”)
  2、客户端提交参数中
  bin/spark-submit --conf “spark.default.parallelism=100”
  3、配置文件中
  conf/spark-defaults.conf中设置
  spark.default.parallelism 100
  4、默认(1，但是不会全部以1来跑，多数时候基于读取文件的分片数量来作为默认并行度)
  全局并行度配置的参数：
  spark.default.parallelism

注意

• 全局并行度是推荐设置，不要针对RDD调整分区，很可能影响到内存迭代管道计算，造成额外的shuffle
• 如果一定要针对某个RDD来调整分区，可以用之前提到过的三个算子：
  （1）repartition算子
  （2）coalesce算子
  （3）partitionBy算子
  调整也建议往下调，不要增加分区

集群中如何规划并行度

• 设置为CPU总核心的2~10倍
  比如集群可用CPU核心是100个，我们建议并行度是200~1000
  确保是CPU核心的整数倍即可，最小是2倍，最大一般10倍或更高（适量）均可
• 为什么要设置最少2倍？
  CPU的一个核心同一时间只能千一件事情
  所以，在100个核心的情况下，设置100个并行，就能让CPU100%出力.
  这种设置下，如果task的压力不均衡，某个task先执行完了.就导致某个cPU核心空闲
  所以，我们将Task(并行)分配的数量变多，比如800个并行，同一时间只有100个在运行，700个在等待.但是可以确保，某个task运行完了.后续有task补上，不让cpu闲下来，最大程度利用集群的资源.
  规划并行度，只看集群总CPU核数
  在pyspark中，一个task只能处理一个RDD的一个分区，有几个分区，就有几个task来处理它，一个rdd如果有两个分区，就会有两个task来处理它。

Spark的任务调度

Spark的任务，由Driver进行调度，这个工作包含：
1、逻辑DAG产生
2、分区DAG产生
3、Task划分
4、将Task分配给Executor并监控其工作

如上图
Driver被构建出来后，构建SparkContext(执行环境入口对象)，之后基于DAG Scheduler(DAG调度器)构建逻辑Task分配，基于TaskScheduler(Task调度器)将逻辑Task分配到各个Executor.上干活，并监控它们，Worker(Executor)被TaskScheduler管理监控，听从它们的指令干活，并定期汇报进度，DAG调度器和Task调度器是spark的核心调度器，其中DAG调度器决定了task数和任务cpu分配，task调度器只是决定task分配到哪个executor。