Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优
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3.4　解析Spark中的DAG逻辑视图

本节讲解DAG生成的机制，通过DAG，Spark可以对计算的流程进行优化；通过WordCounts的示例对DAG逻辑视图进行解析。

3.4.1　DAG生成的机制

在图论中，如果一个有向图无法从任意顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是一个有向无环图（DAG图）。而在Spark中，由于计算过程很多时候会有先后顺序，受制于某些任务必须比另一些任务较早执行的限制，我们必须对任务进行排队，形成一个队列的任务集合，这个队列的任务集合就是DAG图，每一个定点就是一个任务，每一条边代表一种限制约束（Spark中的依赖关系）。

通过DAG，Spark可以对计算的流程进行优化，对于数据处理，可以将在单一节点上进行的计算操作进行合并，并且计算中间数据通过内存进行高效读写，对于数据处理，需要涉及Shuffle操作的步骤划分Stage，从而使计算资源的利用更加高效和合理，减少计算资源的等待过程，减少计算中间数据读写产生的时间浪费（基于内存的高效读写）。

Spark中DAG生成过程的重点是对Stage的划分，其划分的依据是RDD的依赖关系，对于不同的依赖关系，高层调度器会进行不同的处理。对于窄依赖，RDD之间的数据不需要进行Shuffle，多个数据处理可以在同一台机器的内存中完成，所以窄依赖在Spark中被划分为同一个Stage；对于宽依赖，由于Shuffle的存在，必须等到父RDD的Shuffle处理完成后，才能开始接下来的计算，所以会在此处进行Stage的切分。

在Spark中，DAG生成的流程关键在于回溯，在程序提交后，高层调度器将所有的RDD看成是一个Stage，然后对此Stage进行从后往前的回溯，遇到Shuffle就断开，遇到窄依赖，则归并到同一个Stage。等到所有的步骤回溯完成，便生成一个DAG图。

DAG生成的相关源码位于Spark的DAGScheduler.scala。getOrCreateParentStages获取或创建一个给定RDD的父Stages列表，getOrCreateParentStages调用了getShuffleDependencies （rdd），getShuffleDependencies返回给定RDD的父节点中直接的Shuffle依赖。

DAGScheduler.scala的getOrCreateParentStages的源码如下。

1.   private def getOrCreateParentStages(rdd: RDD[_], firstJobId: Int):
     List[Stage] = {
2.      getShuffleDependencies(rdd).map { shuffleDep =>
3.        getOrCreateShuffleMapStage(shuffleDep, firstJobId)
4.      }.toList
5.    }
6.
7.  ......
8.  private[scheduler] def getShuffleDependencies(
9.        rdd: RDD[_]): HashSet[ShuffleDependency[_, _, _]] = {
10.     val parents = new HashSet[ShuffleDependency[_, _, _]]
11.     val visited = new HashSet[RDD[_]]
12.     val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
13.     waitingForVisit.push(rdd)
14.     while (waitingForVisit.nonEmpty) {
15.       val toVisit  = waitingForVisit.pop()
16.       if (!visited(toVisit)) {
17.         visited += toVisit
18.         toVisit.dependencies.foreach {
19.           case shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
20.             parents += shuffleDep
21.           case dependency =>
22.             waitingForVisit.push(dependency.rdd)
23.         }
24.       }
25.     }
26.     parents
27.   }

3.4.2　DAG逻辑视图解析

本节通过一个简单计数案例讲解DAG具体的生成流程和关系。示例代码如下。

1.  val conf = new SparkConf()//创建SparkConf
2.  conf.setAppName("Wow,My First Spark App")//设置应用名称
3.  conf.setMaster("local")//在本地运行
4.  val sc =new SparkContext(conf)
5.  val lines = sc.textFile ("C://Users//feng//IdeaProjects//WordCount//src
    //SparkText.txt",1)
6.  //操作1，flatMap由lines通过flatMap操作形成新的MapPartitionRDD
7.  val words = lines.flatMap{ lines => lines.split(" ") }
8.  //操作2，map 由word通过Map操作形成新的MapPartitionRDD
9.  val pairs =words.map { word => (word,1) }
10. //操作3，reduceByKey（包含2步reduce）
11. //此步骤生成MapPartitionRDD和ShuffleRDD
12. val WordCounts =pairs.reduceByKey(_+_)
13. WordCounts.collect.foreach(println)
14. sc.stop()

在程序正式运行前，Spark的DAG调度器会将整个流程设定为一个Stage，此Stage包含3个操作，5个RDD，分别为MapPartitionRDD（读取文件数据时）、MapPartitionRDD（flatMap操作）、MapPartitionRDD（map操作）、MapPartitionRDD（reduceByKey的local段的操作）、ShuffleRDD（reduceByKeyshuffle操作）。

（1）回溯整个流程，在shuffleRDD与MapPartitionRDD（reduceByKey的local段的操作）中存在shuffle操作，整个RDD先在此切开，形成两个Stage。

（2）继续向前回溯，MapPartitionRDD（reduceByKey的local段的操作）与MapPartitionRDD （map操作）中间不存在Shuffle（即两个RDD的依赖关系为窄依赖），归为同一个Stage。

（3）继续回溯，发现往前的所有的RDD之间都不存在Shuffle，应归为同一个Stage。

（4）回溯完成，形成DAG，由两个Stage构成：

　第一个Stage由MapPartitionRDD（读取文件数据时）、MapPartitionRDD（flatMap操作）、MapPartitionRDD（map操作）、MapPartitionRDD（reduceByKey的local段的操作）构成，如图3-4所示。

图3-4　Stage 0的构成

　第二个Stage由ShuffleRDD（reduceByKey Shuffle操作）构成，如图3-5所示。

图3-5　Stage 1的构成

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