Spark|spark rdd分区与任务的关系 task任务|sparkrdd

spark rdd分区与任务关系 rdd是弹性分布式数据集，分区是对rdd数据的划分。分区之后，job并行度增大。一个分区对应一个任务。
什么是任务，任务是job的执行逻辑单元。task会在excutor中执行。
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。
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。
RDD分区的作用
一个HDFS文件的RDD将文件的每个文件块表示为一个分区，并且知道每个文件块的位置信息。这些对应着数据块的分区分布到集群的节点中，因此，分区的多少涉及对这个RDD进行并行计算的粒度。首先，分区是一个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或者是存储。
需要注意的是，如果没有指定分区数将使用默认值，而默认值是该程序所分配到CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的数据块数。
移动计算而不移动数据
在Spark形成任务有向无环图时，会尽可能地把计算分配到靠近数据的位置，减少数据的网络传输。当RDD分区被缓存，则计算应该被发送到缓存分区所在的节点进行，另外，RDD的血统也会影响子RDD的位置，回溯RDD的血统，直到找到具有首选位置属性的父RDD，并据此决定子RDD的位置。
RDD的依赖关系
RDD的依赖分为两种类型，窄依赖和宽依赖。

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窄依赖：每个父RDD的分区都至多被一个子RDD使用，比如map操作就是典型的窄依赖。
宽依赖：多个子RDD的分区依赖一个父RDD的分区。比如groupByKey都属于宽依赖。
【Spark|spark rdd分区与任务的关系】
RDD分区函数
分区的划分对于shuffle类操作很关键，决定了该操作的父RDD和子RDD的依赖类型。比如之前提到的join操作，如果是协同划分的话，两个父RDD之间，父RDD与子RDD之间能形成一致的分区安排。即同一个Key保证被映射到同一个分区，这样就是窄依赖。而如果不是协同划分，就会形成宽依赖。所谓的协同划分就是指定分区划分器以产生前后一致的分区安排。
Spark提供两种划分器，HashPartitioner (哈希分区划分器)，(RangePartitioner) 范围分区划分器. 需要注意的是分区划分器只存在于PairRDD中，普通非（K,V）类型的Partitioner为None。

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其中，5表示groupByKey会有5个分区，以HashPartitioner划分为5个分区

Spark|spark rdd分区与任务的关系

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