PySpark 如何在作业运行结束后从Spark Web UI中获取执行的DAG（在使用YARN上运行Spark的情况下）

在本文中，我们将介绍如何在使用YARN上运行Spark的情况下，从Spark Web UI中获取作业执行的DAG（有向无环图）。

阅读更多：PySpark 教程

什么是执行DAG？

执行DAG是指在Spark中作业的执行过程中，由一系列的RDD转换操作构成的有向无环图。每个RDD代表一个数据集，每个转换操作代表一个对数据集的操作。通过执行DAG，Spark能够将作业分解成一系列的任务，然后按照依赖关系进行计算。

使用Spark Web UI获取执行DAG

Spark Web UI提供了一个直观的界面来监视和分析Spark作业的执行情况。通过Spark Web UI，我们可以获得作业执行的详细信息，包括任务的完成情况、数据倾斜情况、资源使用情况等。以下是获取执行DAG的步骤：

1. 启动Spark作业，并等待作业执行完成。

2. 打开Web浏览器，访问Spark集群的Web UI。默认情况下，Spark的Web UI地址为http://<driver-node>:4040，其中<driver-node>为Spark应用程序的驱动节点。

3. 在Spark Web UI中，选择“Jobs”选项卡。在该选项卡下，您可以看到当前和之前运行的作业列表。

4. 选择您要查看DAG的特定作业。

5. 在作业详情页面中，您可以查看作业的基本信息和执行阶段的详细信息。

6. 要查看执行DAG，您可以在作业详情页面中找到“DAG Visualization”（DAG可视化）选项。单击该选项，您将看到一个以图形方式展示的DAG。

7. 在DAG图上，您可以查看RDD之间的依赖关系，以及转换操作和数据分区等信息。

通过以上步骤，您可以在Spark Web UI中获取作业的执行DAG，并深入了解作业的执行过程。

下面是一个使用PySpark运行Spark作业并在Spark Web UI中获取执行DAG的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()

# 读取数据集
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 执行RDD转换操作
result = df.filter(df["age"] > 30).groupBy("gender").count()

# 输出结果
result.show()

# 停止SparkSession
spark.stop()

在上述示例中，我们使用PySpark读取了一个包含年龄和性别的CSV文件，并对年龄大于30的数据进行了过滤，然后根据性别进行分组统计。最后，我们在控制台输出了结果。在这个过程中，Spark会生成一个执行DAG。

您可以在作业执行完成后，访问Spark Web UI来查看该作业的执行DAG。

总结

在本文中，我们介绍了如何在使用YARN上运行Spark的情况下，从Spark Web UI中获取执行的DAG。通过Spark Web UI，我们可以获得作业的详细信息，并且可以通过DAG可视化功能深入了解作业执行的过程。希望这篇文章对您理解如何调试和优化Spark作业有所帮助。