Spark中Task,Partition,RDD、节点数、Executor数、core数目的关系

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Spark中Task,Partition,RDD、节点数、Executor数、core数目的关系

晴天哥 2018-03-07 10:28:00 浏览313
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梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。

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输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block

当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件。

随后将为这些输入分片生成具体的Task。InputSplit与Task是一一对应的关系。

随后这些具体的Task每个都会被分配到集群上的某个节点的某个Executor去执行。

每个节点可以起一个或多个Executor。

每个Executor由若干core组成,每个Executor的每个core一次只能执行一个Task。

每个Task执行的结果就是生成了目标RDD的一个partiton

注意: 这里的core是虚拟的core而不是机器的物理CPU核,可以理解为就是Executor的一个工作线程。

而 Task被执行的并发度 = Executor数目 * 每个Executor核数。

至于partition的数目:

对于数据读入阶段,例如sc.textFile,输入文件被划分为多少InputSplit就会需要多少初始Task。

在Map阶段partition数目保持不变。

在Reduce阶段,RDD的聚合会触发shuffle操作,聚合后的RDD的partition数目跟具体操作有关,例如repartition操作会聚合成指定分区数,还有一些算子是可配置的。

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