Spark Core Runtime分析: DAGScheduler, TaskScheduler, SchedulerBackend

Spark Core Runtime分析: DAGScheduler, TaskScheduler, SchedulerBackend

标签：spark   runtime   源码分析   

Spark Runtime里的主要层次分析，梳理Runtime组件和执行流程，

DAGScheduler

Job=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency

面向stage的切分，切分依据为宽依赖

维护waiting jobs和active jobs，维护waiting stages、active stages和failed stages，以及与jobs的映射关系

主要职能

1. 接收提交Job的主入口，submitJob(rdd, ...)或runJob(rdd, ...)。在SparkContext里会调用这两个方法。 
   
   • 生成一个Stage并提交，接着判断Stage是否有父Stage未完成，若有，提交并等待父Stage，以此类推。结果是：DAGScheduler里增加了一些waiting stage和一个running stage。
   • running stage提交后，分析stage里Task的类型，生成一个Task描述，即TaskSet。
   • 调用TaskScheduler.submitTask(taskSet, ...)方法，把Task描述提交给TaskScheduler。TaskScheduler依据资源量和触发分配条件，会为这个TaskSet分配资源并触发执行。
   • DAGScheduler提交job后，异步返回JobWaiter对象，能够返回job运行状态，能够cancel job，执行成功后会处理并返回结果
2. 处理TaskCompletionEvent 
   
   • 如果task执行成功，对应的stage里减去这个task，做一些计数工作： 
     
     • 如果task是ResultTask，计数器Accumulator加一，在job里为该task置true，job finish总数加一。加完后如果finish数目与partition数目相等，说明这个stage完成了，标记stage完成，从running stages里减去这个stage，做一些stage移除的清理工作
     • 如果task是ShuffleMapTask，计数器Accumulator加一，在stage里加上一个output location，里面是一个MapStatus类。MapStatus是ShuffleMapTask执行完成的返回，包含location信息和block size(可以选择压缩或未压缩)。同时检查该stage完成，向MapOutputTracker注册本stage里的shuffleId和location信息。然后检查stage的output location里是否存在空，若存在空，说明一些task失败了，整个stage重新提交；否则，继续从waiting stages里提交下一个需要做的stage
   • 如果task是重提交，对应的stage里增加这个task
   • 如果task是fetch失败，马上标记对应的stage完成，从running stages里减去。如果不允许retry，abort整个stage；否则，重新提交整个stage。另外，把这个fetch相关的location和map任务信息，从stage里剔除，从MapOutputTracker注销掉。最后，如果这次fetch的blockManagerId对象不为空，做一次ExecutorLost处理，下次shuffle会换在另一个executor上去执行。
   • 其他task状态会由TaskScheduler处理，如Exception, TaskResultLost, commitDenied等。
3. 其他与job相关的操作还包括：cancel job， cancel stage, resubmit failed stage等

其他职能 
1. cacheLocations 和 preferLocation

private val cacheLocs = new HashMap[Int, Array[Seq[TaskLocation]]]

TaskScheduler

维护task和executor对应关系，executor和物理资源对应关系，在排队的task和正在跑的task。

内部维护一个任务队列，根据FIFO或Fair策略，调度任务。

TaskScheduler本身是个接口，spark里只实现了一个TaskSchedulerImpl，理论上任务调度可以定制。下面是TaskScheduler的主要接口：

def start(): Unit def postStartHook() { } def stop(): Unit def submitTasks(taskSet: TaskSet): Unit def cancelTasks(stageId: Int, interruptThread: Boolean) def setDAGScheduler(dagScheduler: DAGScheduler): Unit def executorHeartbeatReceived(execId: String, taskMetrics: Array[(Long, TaskMetrics)], blockManagerId: BlockManagerId): Boolean

主要职能

1. submitTasks(taskSet)，接收DAGScheduler提交来的tasks 
   
   • 为tasks创建一个TaskSetManager，添加到任务队列里。TaskSetManager跟踪每个task的执行状况，维护了task的许多具体信息。
   • 触发一次资源的索要。 
     
     • 首先，TaskScheduler对照手头的可用资源和Task队列，进行executor分配(考虑优先级、本地化等策略)，符合条件的executor会被分配给TaskSetManager。
     • 然后，得到的Task描述交给SchedulerBackend，调用launchTask(tasks)，触发executor上task的执行。task描述被序列化后发给executor，executor提取task信息，调用task的run()方法执行计算。
2. cancelTasks(stageId)，取消一个stage的tasks 
   
   • 调用SchedulerBackend的killTask(taskId, executorId, ...)方法。taskId和executorId在TaskScheduler里一直维护着。
3. resourceOffer(offers: Seq[Workers])，这是非常重要的一个方法，调用者是SchedulerBacnend，用途是底层资源SchedulerBackend把空余的workers资源交给TaskScheduler，让其根据调度策略为排队的任务分配合理的cpu和内存资源，然后把任务描述列表传回给SchedulerBackend 
   
   • 从worker offers里，搜集executor和host的对应关系、active executors、机架信息等等
   • worker offers资源列表进行随机洗牌，任务队列里的任务列表依据调度策略进行一次排序
   • 遍历每个taskSet，按照进程本地化、worker本地化、机器本地化、机架本地化的优先级顺序，为每个taskSet提供可用的cpu核数，看是否满足 
     
     • 默认一个task需要一个cpu，设置参数为"spark.task.cpus=1"
     • 为taskSet分配资源，校验是否满足的逻辑，最终在TaskSetManager的resourceOffer(execId, host, maxLocality)方法里
     • 满足的话，会生成最终的任务描述，并且调用DAGScheduler的taskStarted(task, info)方法，通知DAGScheduler，这时候每次会触发DAGScheduler做一次submitMissingStage的尝试，即stage的tasks都分配到了资源的话，马上会被提交执行
4. statusUpdate(taskId, taskState, data),另一个非常重要的方法，调用者是SchedulerBacnend，用途是SchedulerBacnend会将task执行的状态汇报给TaskScheduler做一些决定 
   
   • 若TaskLost，找到该task对应的executor，从active executor里移除，避免这个executor被分配到其他task继续失败下去。
   • task finish包括四种状态：finished, killed, failed, lost。只有finished是成功执行完成了。其他三种是失败。
   • task成功执行完，调用TaskResultGetter.enqueueSuccessfulTask(taskSet, tid, data)，否则调用TaskResultGetter.enqueueFailedTask(taskSet, tid, state, data)。TaskResultGetter内部维护了一个线程池，负责异步fetch task执行结果并反序列化。默认开四个线程做这件事，可配参数"spark.resultGetter.threads"=4。

TaskResultGetter取task result的逻辑

• 对于success task，如果taskResult里的数据是直接结果数据，直接把data反序列出来得到结果；如果不是，会调用blockManager.getRemoteBytes(blockId)从远程获取。如果远程取回的数据是空的，那么会调用TaskScheduler.handleFailedTask，告诉它这个任务是完成了的但是数据是丢失的。否则，取到数据之后会通知BlockManagerMaster移除这个block信息，调用TaskScheduler.handleSuccessfulTask，告诉它这个任务是执行成功的，并且把result data传回去。
• 对于failed task，从data里解析出fail的理由，调用TaskScheduler.handleFailedTask，告诉它这个任务失败了，理由是什么。

SchedulerBackend

在TaskScheduler下层，用于对接不同的资源管理系统，SchedulerBackend是个接口，需要实现的主要方法如下：

def start(): Unit def stop(): Unit def reviveOffers(): Unit // 重要方法：SchedulerBackend把自己手头上的可用资源交给TaskScheduler，TaskScheduler根据调度策略分配给排队的任务吗，返回一批可执行的任务描述，SchedulerBackend负责launchTask，即最终把task塞到了executor模型上，executor里的线程池会执行task的run() def killTask(taskId: Long, executorId: String, interruptThread: Boolean): Unit = throw new UnsupportedOperationException

粗粒度：进程常驻的模式，典型代表是standalone模式，mesos粗粒度模式，yarn

细粒度：mesos细粒度模式

这里讨论粗粒度模式，更好理解：CoarseGrainedSchedulerBackend。

维护executor相关信息(包括executor的地址、通信端口、host、总核数，剩余核数)，手头上executor有多少被注册使用了，有多少剩余，总共还有多少核是空的等等。

主要职能

1. Driver端主要通过actor监听和处理下面这些事件： 
   
   • RegisterExecutor(executorId, hostPort, cores, logUrls)。这是executor添加的来源，通常worker拉起、重启会触发executor的注册。CoarseGrainedSchedulerBackend把这些executor维护起来，更新内部的资源信息，比如总核数增加。最后调用一次makeOffer()，即把手头资源丢给TaskScheduler去分配一次，返回任务描述回来，把任务launch起来。这个makeOffer()的调用会出现在任何与资源变化相关的事件中，下面会看到。
   • StatusUpdate(executorId, taskId, state, data)。task的状态回调。首先，调用TaskScheduler.statusUpdate上报上去。然后，判断这个task是否执行结束了，结束了的话把executor上的freeCore加回去，调用一次makeOffer()。
   • ReviveOffers。这个事件就是别人直接向SchedulerBackend请求资源，直接调用makeOffer()。
   • KillTask(taskId, executorId, interruptThread)。这个killTask的事件，会被发送给executor的actor，executor会处理KillTask这个事件。
   • StopExecutors。通知每一个executor，处理StopExecutor事件。
   • RemoveExecutor(executorId, reason)。从维护信息中，那这堆executor涉及的资源数减掉，然后调用TaskScheduler.executorLost()方法，通知上层我这边有一批资源不能用了，你处理下吧。TaskScheduler会继续把executorLost的事件上报给DAGScheduler，原因是DAGScheduler关心shuffle任务的output location。DAGScheduler会告诉BlockManager这个executor不可用了，移走它，然后把所有的stage的shuffleOutput信息都遍历一遍，移走这个executor，并且把更新后的shuffleOutput信息注册到MapOutputTracker上，最后清理下本地的CachedLocationsMap。
2. reviveOffers()方法的实现。直接调用了makeOffers()方法，得到一批可执行的任务描述，调用launchTasks。
3. launchTasks(tasks: Seq[Seq[TaskDescription]])方法。 
   
   • 遍历每个task描述，序列化成二进制，然后发送给每个对应的executor这个任务信息 
     
     • 如果这个二进制信息太大，超过了9.2M(默认的akkaFrameSize 10M 减去 默认 为akka留空的200K)，会出错，abort整个taskSet，并打印提醒增大akka frame size
     • 如果二进制数据大小可接受，发送给executor的actor，处理LaunchTask(serializedTask)事件。

Executor

Executor是spark里的进程模型，可以套用到不同的资源管理系统上，与SchedulerBackend配合使用。

内部有个线程池，有个running tasks map，有个actor，接收上面提到的由SchedulerBackend发来的事件。

事件处理

1. launchTask。根据task描述，生成一个TaskRunner线程，丢尽running tasks map里，用线程池执行这个TaskRunner
2. killTask。从running tasks map里拿出线程对象，调它的kill方法。

全文完 :)

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