spark源码学习（七）；task任务的提交分析

                              spark入门学(七)task任务的提交分析

           spark虽然在计算速度上比hadoop要强势很多，但是这两个框架在底层的数据流都要经过shuffle。由此，shuffle把spark的job分成两个阶段，一个叫做shuffleMaptask，另外一个是resultTask。前者主要是把运算所得的数据结果写到指定的位置，后者是从对应的位置读取数据然后再把运行的结果提交给客户端，为了详细，我们看看官方的源码介绍。

     shufflemaptask

A ShuffleMapTask divides the elements of an RDD into multiple buckets (based on a partitioner * specified in the ShuffleDependency

       resulttask

A task that sends back the output to the driver application.

              那么问题是，这些任务到底是怎样提交的呢？我们知道task的最终运行时在executor中运行的。再standalone模式下，executor和driver的通信只要是依靠CoarseGrained-ExecutorBackend来维护的，他继承于ExecutorBackend这个特质，ExecutorBackend这个类的说明如下，也就是driver和executor交互的接口，executor在接受任务和执行完任务都要进行状态的更新，就是实现了statusUpdate这个方法。

A pluggable interface used by the Executor to send updates to the cluster scheduler.

          在CoarseGrained-ExecutorBackend的onstart方法实现如下；我们会看到和driver互动的信息。

override def onStart() {
    logInfo("Connecting to driver: " + driverUrl)
    ......
      ref.ask[RegisteredExecutor.type](//向driver发送注册命令
        RegisterExecutor(executorId, self, hostPort, cores, extractLogUrls))
    }(ThreadUtils.sameThread).onComplete {
      case Success(msg) => 
      case Failure(e) => 

          另外还要注意onstart方法中的信息，new executor和launchtask函数

override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
    case RegisteredExecutor =>
      logInfo("Successfully registered with driver")
      val (hostname, _) = Utils.parseHostPort(hostPort)
	  //最关键的代码信息，只有在driver回复注册信息成功之后，才会开始创建executor
      executor = new Executor(executorId, hostname, env, userClassPath, isLocal = false)
    // 从driver收到的回复信息
    case RegisterExecutorFailed(message) =>
    case LaunchTask(data) =>
    case KillTask(taskId, _, interruptThread) =>

    <span style="white-space:pre">	</span>executor.launchTask(this, taskId = taskDesc.taskId, attemptNumber = taskDesc.attemptNumber,
          taskDesc.name, taskDesc.serializedTask)          
    case StopExecutor =>
 }

          我们进入launchtask函数，他是属于task的函数进入task。launchtask函数看看；其中创造一个taskrunner类。我们可以认为taskrunner是在executor中负责任务的运行的。之后把tr放到runningtask集合中，继而在线程池中运行任务

        

           那就进去taskrunner去看看吧，他也是executor的一个内部类嘛。taskrunner是一个进程类，实现了runnable接口，这个时候当然要去看看它里面的run函数啦，对吧。

        下面进入run函数，有些地方进行的缩减

 override def run(): Unit = {
      
      logInfo(s"Running $taskName (TID $taskId)")//开始运行task
      execBackend.statusUpdate(taskId, TaskState.RUNNING, EMPTY_BYTE_BUFFER)//状态的更新为running
	  updateDependencies(taskFiles, taskJars)//下载任务所需的文件和jar包
      try {
        ...各种反序列化
        logDebug("Task " + taskId + "'s epoch is " + task.epoch)
        env.mapOutputTracker.updateEpoch(task.epoch)//主要是更新次数和清除由于失败map任务产生的mapstatus
        //最核心的地方，看看，task.run终于为运行任务啦
        val value = try {
          task.run(taskAttemptId = taskId, attemptNumber = attemptNumber)
        } 
 

     
          进入这里的task.run方法，就会进入task.scala类中，哈哈，看看这里的run方法，最重要的就是其中runtask函数，runtask函数是一个被子类实现的函数，例如在shufflemaptask和resulttask中都有自己的实现。前者是先把数据划分到不同的bucket种，然后是写数据到指定的文件中去。后者读特定文件取数据之后把执行的结果提交给driver端。具体的如下图所示，分别是两种任务的runtask函数；

 

         仔细的话，你会看到rdd.iterator这两个迭代器，他是什么呢？iterator主要就是在对rdd的每个partition上没别执行任务，一个partition对应一个task嘛。具体的就来看看源码；

           细心的话，你会看到有两个特别特别重要的方法，getorcompute函数和computeorreadcheckpoint函数。第一个函数getorcompute就是在没有定义存级别的时候我们去重新计算，定义的话就直接get啦。computeorreadcheckpoint就是再有checkpoint的时候直接读取，否则执行compute函数。具体如下；

         getorcompute函数在get的时候，从远程和本地得到blockid，然后再判断是否得到了 blockResult还是non。没有得到partition的话就去用上面的那个函数进行运算。

        上面的这些也就仅仅谈到了task提交的大致运行过程，其中我们也就是了解基本的框架，要是层层递归，的确有些麻烦。说了这么多，来看看一副图片吧，就可以包含上面的一切：

             上面还有和shuffle数据的写入和读取等一些细节的分析，下次再具体分析。