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Spark深入解析(十八):扩展之RDD相关概念关系(SparkCore终)

作者:互联网

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RDD相关概念关系

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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。

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:

  RDD在计算的时候,每个分区都会起一个task,所以rdd的分区数目决定了总的的task数目。申请的计算节点(Executor)数目和每个计算节点核数,决定了你同一时刻可以并行执行的task。

  比如的RDD有100个分区,那么计算的时候就会生成100个task,你的资源配置为10个计算节点,每个两2个核,同一时刻可以并行的task数目为20,计算这个RDD就需要5个轮次。如果计算资源不变,你有101个task的话,就需要6个轮次,在最后一轮中,只有一个task在执行,其余核都在空转。如果资源不变,你的RDD只有2个分区,那么同一时刻只有2个task运行,其余18个核空转,造成资源浪费。这就是在spark调优中,增大RDD分区数目,增大任务并行度的做法。

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标签:task,每个,SparkCore,RDD,Task,Executor,Spark,数目
来源: https://blog.csdn.net/wzc8961661/article/details/105984147