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如何查询 Spark 执行任务列表

Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，在执行任务时，了解各个任务的状态和执行情况是非常重要的。本文将探讨如何查询 Spark 执行任务列表，帮助用户更好地监控和调试 Spark 应用。

一、背景

在使用 Spark 进行数据处理时，通常会有多个任务同时执行。我们需要监控这些任务的执行状态，以便及时发现和解决潜在问题。Spark 提供了多种方式来查看任务执行情况，本文将重点介绍如何通过 Spark Web UI 和代码来实现这一查询操作。

二、查询 Spark 任务列表的方法

1. Spark Web UI

Spark 提供了一个直观的 Web 界面，默认情况下可以通过 http://<your-spark-master>:8080 访问。在这个界面中，你可以看到集群的信息、应用的运行状态、任务的执行情况等。

步骤：

在浏览器中输入 Spark Master 的地址，例如 http://localhost:8080。
找到正在运行的应用，点击该应用的名称。
在应用页面中，点击“Stages”标签，可以查看各个任务（Task）的执行状态，包括成功、失败及其运行时间等。

2. 使用 Spark 提供的 API

除了 Web UI，我们还可以通过代码来查询任务的执行状态。以下是一些基本的驱动程序代码示例，演示如何通过 Spark API 获取任务信息。

示例代码

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 Spark 会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Spark Task Monitoring") \
    .getOrCreate()

# 执行一个简单的操作，生成一些任务
df = spark.range(0, 1000000).toDF("number")
result = df.groupBy("number").count().collect()

# 查询正在执行的任务列表
spark_status = spark.sparkContext.statusTracker()
task_info = spark_status.getTaskInfos()

for task in task_info:
    print(f"Task ID: {task.taskId()}, Stage ID: {task.stageId()}, "
          f"Status: {task.status()}, Task Locality: {task.locality()}, "
          f"Executor ID: {task.executorId()}, Launch Time: {task.launchTime()}")

在上述代码中，我们首先创建了一个 Spark 会话，并执行了一个简单的 groupBy 操作。然后，使用 sparkContext.statusTracker() 获取任务信息，并逐一打印任务的 ID、阶段 ID、状态、执行器 ID 和启动时间。

三、使用 DAG 可视化任务

DAG（有向无环图）是 Spark 处理任务的重要组成部分。每个 Spark 应用都会生成一个 DAG，我们可以通过 Spark Web UI 查看 DAG 以获取任务的执行顺序。

DAG 可视化

在 Spark Web UI 中，点击“DAG Visualization”标签，可以看到任务的 DAG 图，这对于理解任务的依赖关系和执行顺序非常有帮助。

journey
    title Spark Task Execution Journey
    section Application Launch
      User Launches Spark Application: 5: User
    section Task Scheduling
      Spark Scheduler Schedules Tasks: 4: Spark
    section Task Execution
      Tasks are Executed by Executors: 4: Executors
    section Result Collection
      Results are Collected: 3: Spark