Spark作业调度类型

Spark作业调度

Spark 作业的意思是一个 Spark 动作以及执行该动作的所需要启动的任务。 Spark 的调度是完全
线程安全的， 使应用程序支持多个请求。

FIFO

默认情况下， Spark 遵循 FIFO（先进先出） 方式调度作业。Master负责集群资源管理和调度，线启动等待列表中应用程序的Driver，并尽可能分散在集群的Worker上，根据将集群资源按先来先分配原则进行分配，先分配的程序会更多的获得满足条件的资源，后分的只能在剩余资源中获取，如果没有合适资源则只能等待，直到其他应用程序释放资源。

private def schedule(): Unit = {
     
    if (state != RecoveryState.ALIVE) {
     
      return
    }
    // Drivers take strict precedence over executors
    val shuffledAliveWorkers = Random.shuffle(workers.toSeq.filter(_.state == WorkerState.ALIVE))
    val numWorkersAlive = shuffledAliveWorkers.size
    var curPos = 0
    for (driver <- waitingDrivers.toList) {
      // iterate over a copy of waitingDrivers
    // We assign workers to each waiting driver in a round-robin fashion. For each driver, we
    // start from the last worker that was assigned a driver, and continue onwards until we have
    // explored all alive workers.
    var launched = false
    var numWorkersVisited = 0
    while (numWorkersVisited < numWorkersAlive && !launched) {
     
      val worker = shuffledAliveWorkers(curPos)
      numWorkersVisited += 1
      if (worker.memoryFree >= driver.desc.mem && worker.coresFree >= driver.desc.cores) {
     
        launchDriver(worker, driver)
        waitingDrivers -= driver
        launched = true
      }
        curPos = (curPos + 1) % numWorkersAlive
      }
    }
    startExecutorsOnWorkers()
}

• FAIR
  Spark 以轮询（ round-robin） 方式调度各作业并分配任务，以便所有作业获得大致相等的集群资源份额,新提交的小作业可以立即获得计算资源并被启动， 无需等待大作业的结束再开始。
  此模式最适合多用户情况

公平调度程序还支持将作业分组到作业池中，并为每个池设置不同的调度策略或优先级。 可以
为更重要的作业创建高优先级作业池， 也可以将每个用户的工作组合在一起配置一个作业池，
并为每个用户分配相同的调度资源，而不管他们的并发作业有多少。