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Spark DAG中的执行顺序

是指Spark作业中各个阶段的执行顺序。DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）是Spark作业的执行计划，它将作业划分为多个阶段（Stage），每个阶段包含一组具有相同计算逻辑的任务（Task）。Spark DAG的执行顺序如下：

数据读取阶段：首先，Spark会从数据源（如HDFS、S3等）读取数据，并将其划分为多个分区。每个分区都会被分配给一个任务进行处理。
转换阶段：在转换阶段，Spark会对数据进行各种转换操作，如map、filter、reduce等。这些转换操作会生成新的RDD（Resilient Distributed Dataset）。
Shuffle阶段：如果转换操作需要进行数据重分区（如groupByKey、reduceByKey等），则会触发Shuffle操作。Shuffle操作会将数据重新分区，并将相同键的数据聚合到同一个分区中。
行动阶段：在行动阶段，Spark会执行触发动作操作，如count、collect等。行动操作会触发Spark作业的执行，并将结果返回给驱动程序。

在Spark DAG的执行过程中，每个阶段都会根据依赖关系进行划分和调度。Spark会尽可能地将任务并行执行，以提高作业的执行效率和性能。

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相关搜索:Apache Spark:对于reduceByKey，Dag不会执行两次 Jenkins中的黄瓜执行顺序 js for循环的执行顺序执行 JS脚本中的执行顺序 Spark DAG与'withColumn‘和'select’的不同 spark dag中的意外排序 Spark中的长谱系(DAG)问题 spark在pyspark中优化相同但独立的DAG吗？从Python airflow dag代码中调用Spark Scala函数使用Gcloud Composer DAG运行Spark作业的困难

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