图的最大价值是它会推动我们去注意到那些我们从未预料到的东西。
– John Tukey
Spark 1.4中对Spark UI进行改进，更加突出可视化的效果。我们来看一下他的主要的改动，主要包含三个方面：
- Spark事件的时间线视图
- 执行的DAG图
- Spark Streaming 的可视化统计数据
这一篇主要会将前面的2块，最后的一块请见下一篇
Spark事件的时间线视图
从早前的版本开始Spark events就已经是Spark API的一部分了。在最新的版本里面，Spark UI会在时间线上显示这些events，让events的相对的顺序和交织能够一目了然。
时间线视图在三个层次上有效：所有的job，单个job以及单个stage
在默认展示页上，时间线显示一个应用中包含所有作业的Spark events。见下图
events的顺序在这里是非常简单的。在所有的executors都注册上来以后，应用并行运行了4个job，其中一个失败了其他的都成功了。然后，当所有的job都完成以后，应用退出了。executors也都被移除了。让我们点击其中一个job
此作业运行word count统计3个文件，并在最后join结果。从时间轴看，很显然，3个word count并行运行，因为它们不依赖于对方。然而，最后的join依赖于3个stage的结果，并因此需要等待3个stage结束才能开始。让我们进一步看看里面的一个阶段。
这个stage有20个partition（不是全部显示）传播横跨4台机器。每个条代表stage的单个任务。从这个时间视图，我们可以得到有关这个stage的几点启示。首先，整个机器的partition分布相当不错。其次，大多数的task执行时间是大于网络或I / O的开销，因为我们shuffle的数据非常少。第三，我们可以通过分配给executor更多的core来提高并行的程度;目前看来，每个执行器可同时执行不超过两个任务。
我想借此机会展示在Spark中使用时间视图的另一个特点：动态分配。该特征允许Spark基于负载动态的缩放executor的数量,这样集群资源得到更有效的共享。让我们来看看时间视图上的表现。
首先要注意的是，应用在job过程中获得executors，而不是提前保留它们。然后，在第一个job结束后不久，用于该作业的executors变为空闲并返回到集群中去。这就允许同一集群中运行的其他应用在其间来使用他们，从而增加群集利用率。只有当一个新的job进来的时候，我们的Spark应用程序才需要全新的一组executors来运行它。
能够通过时间线视图来查看Spark events对确定应用程序中的瓶颈非常有用。接着下一步就能够把一个特定的task或者stage映射到Spark操作上去，找到原因。
执行的DAG图
第二个增加到Spark中的可视化是每一个job的执行的DAG。在Spark中，job与一个组织在有向无环图（DAG）中的RDD的链关联在一起， 看起来像下面这样：
这是一个简单的word count job。首先，它执行了一个textFile的操作来读取在HDFS上的输入文件，然后flatMap操作会split每一行成为独立的单词，然后把他们映射成（word，1）这样的pair，最后使用reduceByKey操作来对word的数量求和。
蓝色框指的是用户在他/她的代码调用Spark操作。在这些框里的点代表对应操作下创建的RDDs。该操作本身是由它们所在的stage来划分的。
从这个可视化中我们能有所发现。首先，它的Spark的流水线优化并不是由shuffle阶段来分割的。尤其是，从HDFS读取输入partition后，每个执行程序直接在task中执行flatMap和map，避免了与其他的stage产生影响。
其次，RDDs其中之一被缓存在第一个stage（绿色高亮）。由于操作包括了从HDFS读，缓存了这个RDD意味着将来在此RDD关联计算的时候可以从存储器而不是从HDFS来快速的访问这部分原始文件的子集。
DAG可视化的复杂的job上会有最明显的价值。举个例子，在MLlib的交替最小二乘（ALS）执行计算两个因子矩阵迭代的近似结果。这涉及到一系列的map，join，groupByKey等操作。
值得注意的是，在ALS ，在正确的地方缓存对于性能来说至关重要，因为该算法重用在每个迭代中前一次计算的结果。随着DAG可视化，用户和开发人员现在可以一眼找出RDDs是否正确缓存，如果没有，也很快明白为什么一个实现的速度很缓慢。
和时间线视图一样，DAG允许用户点击进入一个stage并展开其内部的详细信息。见下图。
在stage视图，所有属于此阶段的RDDs的细节会自动展开。现在用户可以快速找到具体的RDDs信息而不必用鼠标在上面悬停来获取信息寻找要的点。
最后，我想强调一下DAG可视化和 SparkSQL之间的一个初步的集成。对比更接近物理实体层面的Spark操作，Spark SQL用户显然更熟悉一些高级操作，因此一些高级操作更需要被可视化。其结果类似将一个SQL查询计划映射到底层执行的DAG。
Spark Streaming的可视化部分也在1.4中集成了，不过会在另一个独立的介绍中放出。
在不久的将来，Spark UI会理解更高级别的库的语义，从而提供更多相关的细节。Spark SQL将会有自己独立的标签。而Spark core，当你鼠标悬停在RDD上的时候一些额外的信息类似partition的数量，调用点，缓存百分比都会在DAG上展示。