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¿Cómo funciona DAG bajo las cubiertas en RDD? (2)
Incluso he estado buscando en la web para aprender cómo la chispa calcula el DAG del RDD y luego ejecuta la tarea.
En el nivel alto, cuando se llama a cualquier acción en el RDD, Spark crea el DAG y lo envía al planificador DAG.
El programador DAG divide operadores en etapas de tareas. Una etapa se compone de tareas basadas en particiones de los datos de entrada. El programador DAG canaliza operadores juntos. Por ejemplo, muchos operadores de mapas se pueden programar en una sola etapa. El resultado final de un programador DAG es un conjunto de etapas.
Las etapas se pasan al Programador de tareas. El planificador de tareas inicia tareas a través del administrador de clústeres (Spark independiente / Hilo / Mesos). El programador de tareas no conoce las dependencias de las etapas.
El trabajador ejecuta las tareas en el esclavo.
Veamos cómo Spark construye el DAG.
A alto nivel, hay dos transformaciones que se pueden aplicar a los RDD, a saber, la transformación estrecha y la transformación amplia . Las grandes transformaciones básicamente resultan en límites de etapa.
Transformación estrecha : no requiere que los datos se mezclen en las particiones. por ejemplo, Mapa, filtro, etc.
transformación amplia : requiere que los datos se mezclen, por ejemplo, reduceByKey, etc.
Tomemos un ejemplo de cómo contar cuántos mensajes de registro aparecen en cada nivel de gravedad,
Lo siguiente es el archivo de registro que comienza con el nivel de gravedad,
INFO I''m Info message
WARN I''m a Warn message
INFO I''m another Info message
y crea el siguiente código scala para extraer el mismo,
val input = sc.textFile("log.txt")
val splitedLines = input.map(line => line.split(" "))
.map(words => (words(0), 1))
.reduceByKey{(a,b) => a + b}
Esta secuencia de comandos define implícitamente un DAG de objetos RDD (linaje RDD) que se utilizará más adelante cuando se llame a una acción. Cada RDD mantiene un puntero a uno o más padres junto con los metadatos sobre qué tipo de relación tiene con el padre. Por ejemplo, cuando llamamos a val b = a.map() en un RDD, el RDD b mantiene una referencia a su padre a , que es un linaje.
Para mostrar el linaje de un RDD, Spark proporciona un método de depuración para toDebugString() . Por ejemplo, ejecutar toDebugString() en el RDD splitedLines dará como resultado lo siguiente:
(2) ShuffledRDD[6] at reduceByKey at <console>:25 []
+-(2) MapPartitionsRDD[5] at map at <console>:24 []
| MapPartitionsRDD[4] at map at <console>:23 []
| log.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:21 []
| log.txt HadoopRDD[0] at textFile at <console>:21 []
La primera línea (desde abajo) muestra la entrada RDD. Creamos este RDD llamando a sc.textFile() . A continuación se muestra una vista más diagramática del gráfico DAG creado a partir del RDD proporcionado.
Una vez que se construye el DAG, el programador Spark crea un plan de ejecución físico. Como se mencionó anteriormente, el programador DAG divide el gráfico en varias etapas, las etapas se crean en función de las transformaciones. Las transformaciones estrechas se agruparán (revestirán con tuberías) juntas en una sola etapa. Entonces, para nuestro ejemplo, Spark creará dos etapas de ejecución de la siguiente manera:
El programador DAG luego enviará las etapas al programador de tareas. El número de tareas enviadas depende del número de particiones presentes en el archivo de texto. El ejemplo de Fox considera que tenemos 4 particiones en este ejemplo, luego habrá 4 conjuntos de tareas creadas y enviadas en paralelo siempre que haya suficientes esclavos / núcleos. El siguiente diagrama ilustra esto con más detalle:
Para obtener información más detallada, le sugiero que revise los siguientes videos de Youtube, donde los creadores de Spark brindan información detallada sobre el DAG y el plan de ejecución y duración.
El trabajo de investigación de Spark prescribió un nuevo modelo de programación distribuida sobre el clásico Hadoop MapReduce, afirmando la simplificación y el gran aumento de rendimiento en muchos casos, especialmente en Machine Learning. Sin embargo, el material para descubrir la internal mechanics en Resilient Distributed Datasets con Directed Acyclic Graph parece que falta en este documento.
¿Debería aprenderse mejor investigando el código fuente?
Spark 1.4 visualización de datos de Beginning Spark 1.4 se ha agregado a través de los siguientes tres componentes, donde también proporciona una representación gráfica clara de DAG .
Vista de la línea de tiempo de los eventos de Spark
DAG de ejecución
Visualización de estadísticas de Spark Streaming
Consulte el link para más información.