Spark任务调度概述_大数据培训

Spark 任务调度机制

在工厂环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。在上一章中我们讲解了Spark YARN-Cluster模式下的任务提交流程，但是我们并没有具体说明Driver的工作流程， Driver线程主要是初始化SparkContext对象，准备运行所需的上下文，然后一方面保持与ApplicationMaster的RPC连接，通过ApplicationMaster申请资源，另一方面根据用户业务逻辑开始调度任务，将任务下发到已有的空闲Executor上。

当ResourceManager向ApplicationMaster返回Container资源时，ApplicationMaster就尝试在对应的Container上启动Executor进程，Executor进程起来后，会向Driver反向注册，注册成功后保持与Driver的心跳，同时等待Driver分发任务，当分发的任务执行完毕后，将任务状态上报给Driver。

Spark任务调度概述

当Driver起来后，Driver则会根据用户程序逻辑准备任务，并根据Executor资源情况逐步分发任务。在详细阐述任务调度前，首先说明下Spark里的几个概念。一个Spark应用程序包括Job、Stage以及Task三个概念：

（1）Job是以Action方法为界，遇到一个Action方法则触发一个Job；

（2）Stage是Job的子集，以RDD宽依赖(即Shuffle)为界，遇到Shuffle做一次划分；

（3）Task是Stage的子集，以并行度(分区数)来衡量，分区数是多少，则有多少个task。

Spark的任务调度总体来说分两路进行，一路是Stage级的调度，一路是Task级的调度，总体调度流程如下图所示：

图4-1 Spark任务调度概览

Spark RDD通过其Transactions操作，形成了RDD血缘关系图，即DAG，最后通过Action的调用，触发Job并调度执行。DAGScheduler负责Stage级的调度，主要是将job切分成若干Stages，并将每个Stage打包成TaskSet交给TaskScheduler调度。TaskScheduler负责Task级的调度，将DAGScheduler给过来的TaskSet按照指定的调度策略分发到Executor上执行，调度过程中SchedulerBackend负责提供可用资源，其中SchedulerBackend有多种实现，分别对接不同的资源管理系统。

图4-2 Job提交和Task拆分

Driver初始化SparkContext过程中，会分别初始化DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend以及HeartbeatReceiver，并启动SchedulerBackend以及HeartbeatReceiver。SchedulerBackend通过ApplicationMaster申请资源，并不断从TaskScheduler中拿到合适的Task分发到Executor执行。HeartbeatReceiver负责接收Executor的心跳信息，监控Executor的存活状况，并通知到TaskScheduler。