Spark详解（五）：Spark作业执行原理
程序员文章站
2022-04-01 17:22:06
...
Spark的作业和任务调度系统是其核心，它能够有效地进行调度的根本原因是对任务的划分DGG和容错。下面我们介绍一下相关术语：
- 作业（Job）：RDD中由行动操作所生成的一个或者多个调度阶段
- 调度阶段（Stage）：每个作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集合（TaskSet）。调度阶段的划分是由DAGScheduler俩划分的，调度阶段由ShuffleMapStage和ResultStage两种
- 任务(Task)：分发到Executor的工作任务，是Spark实际执行应用的最小单元。在Spark中主要有两种不同类型的Task，分别是ShuffleMapTask和ResultTask
- DAGScheduler：DAGScheduler是面向调度阶段的任务调度器，负责接收Spark应用提交的作业，根据RDD的依赖关系划分调度阶段，并提交调度阶段给TaskScheduler
- TaskScheduler：TaskScheduler是面向任务的调度器，它接收DAGScheduler提交过来的调度阶段，然后把任务分发到Worker阶段上运行，由Worker节点上的Executor进程来运行任务。
1. 概述
Spakr操作算子主要分为转换操作和行动操作，对于转换操作的计算是lazy级别的，也就是延迟加载，只有出现了行动操作才触发了作业的提交。在Spark调度中最重要的是DAGScheduler和TaskScheduler两个调度器，其中DAGScheduler负责任务的逻辑调度，将作业拆分为不同阶段的具有依赖关系的任务集合，而TaskScheduler则负责具体任务的调度执行。
（1）Spark应用程序进程各种转换操作，通过行动操作触发作业的运行。提交之后根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler进行解析。
（2）DAGScheduler是面向调度阶段的高层次调度器，DAGScheduler把DAG拆分成相互依赖的调度阶段，拆分调度阶段是以RDD的依赖是否为宽依赖，当遇到宽依赖就划分为新的调度阶段。每个调度阶段包含一个或者多个任务，这些任务形成任务集合，提交给底层TaskScheduler进行调度运行。另外DAGScheduler还记录了哪些RDD被存入磁盘等物化动作，同时寻求任务的最优调度优化，列如数据本地型。DAGScheduler还监控运行调度过程，如果某个调度阶段运行失败，则需要重新提交该调度阶段。
（3）每个TaskScheduler只为一个SparkContext实例服务，TaskScheduler接受来自DAGScheduler发送过阿里的任务集合，TaskScheduler收到任务集合之后就把该任务集合以任务的形式一个一个方法到Worker节点中运行，如果某个任务运行失败，TaskScheduler要负责重试。如果TaskScheduler发现某个任务一直未运行完成，就可能启动同样的任务运行同样的一个任务，哪个任务先运行完成就用哪个任务的结果。
（4）Worke中的Executor收到TaskScheduler发送过来的任务之后，以多线程的方式进行运行，每一个线程负责一个任务。任务结束之后要返回结果给TaskScheduler，不同的类型任务返回 的结果不同。ShuffleMapTask返回的是一个MapStatus对象，而不是结果本身；ResultTask根据结果大小的不同，返回的方式不同。
下面我们来看一下Spark 独立运行模型下的执行类调用关系图：
2. 提交作业
RDD的源码的collect方法触发了SparkContext的runJob方法来提交作业。SparkContext的runJob方法经过几次调用后，
进入DAGScheduler的runJob方法，其中SparkContext中调用DAGScheduler类runJob方法代码如下：
def runJob[T, U: ClassTag](rdd: RDD[T],func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,partitions: Seq[Int],
resultHandler: (Int, U) => Unit): Unit = {
if (stopped.get()) {
throw new IllegalStateException("SparkContext has been shutdown")
}
val callSite = getCallSite
val cleanedFunc = clean(func)
...
// 调用DAGScheduler的runJob进行处理
dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, resultHandler, localProperties.get)
progressBar.foreach(_.finishAll())
// 做checkpoint，以后再说
rdd.doCheckpoint()
}
在DAGScheduler类内部会进行一列的方法调用，首先是在runJob方法里，调用submitJob方法来继续提交作业，这里会发生阻塞，知道返回作业完成或失败的结果；然后在submitJob方法里，创建了一个JobWaiter对象，
并借助内部消息处理进行把这个对象发送给DAGScheduler的内嵌类DAGSchedulerEventProcessLoop进行处理；最后在DAGSchedulerEventProcessLoop消息接收方法OnReceive中，接收到JobSubmitted样例类完成模式匹配后，
继续调用DAGScheduler的handleJobSubmitted方法来提交作业，在该方法中进行划分阶段。
def submitJob[T, U](
rdd: RDD[T],
func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,
partitions: Seq[Int],
callSite: CallSite,
resultHandler: (Int, U) => Unit,
properties: Properties): JobWaiter[U] = {
// Check to make sure we are not launching a task on a partition that does not exist.
// 判断任务处理分区是否存在，如果不存在，则抛出异常
val maxPartitions = rdd.partitions.length
partitions.find(p => p >= maxPartitions || p < 0).foreach { p =>
throw new IllegalArgumentException(
"Attempting to access a non-existent partition: " + p + ". " +
"Total number of partitions: " + maxPartitions)
}
// 如果作业只包含0个分区，则创建0个任务的JobWaiter，并立即返回
val jobId = nextJobId.getAndIncrement()
if (partitions.size == 0) {
// Return immediately if the job is running 0 tasks
return new JobWaiter[U](this, jobId, 0, resultHandler)
}
assert(partitions.size > 0)
val func2 = func.asInstanceOf[(TaskContext, Iterator[_]) => _]
// 创建JobWaiter对象，等待作业运行完毕，使用内部类提交作业
val waiter = new JobWaiter(this, jobId, partitions.size, resultHandler)
eventProcessLoop.post(JobSubmitted(
jobId, rdd, func2, partitions.toArray, callSite, waiter,
SerializationUtils.clone(properties)))
waiter
}
在Spark应用程序中，会拆分成多个作业，然后对于这多个作业之间进行调度，Spark目前提供了两种调度策略：一种是FIFO模式，也是目前默认的模式，还有一种是FAIR模式。
3. 划分调度阶段
Spark调度阶段的划分是由DAGScheduler实现的，DAGScheduler会从最后一个RDD出发使用广度优先遍历整个依赖树，从而划分调度阶段，
调度阶段的划分是以是否为宽依赖进行的，即当某个RDD的操作是Shuffle时，以该Shuffle操作为界限划分成前后两个调度阶段
代码实现是在DAGScheduler的handleJobSubmitted方法中根据最后一个RDD生成ReusltStage开始的，具体方法从finalRDD使用getParentsStages找出其依赖的祖先RDD是否存在Shuffle操作
private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int,finalRDD: RDD[_],func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,partitions: Array[Int],
callSite: CallSite,
listener: JobListener,
properties: Properties) {
// 第一步：使用最后一个RDD创建一个finalStage
var finalStage: ResultStage = null
try {
// 创建一个stage，并将它加入DAGScheduler内部的内存缓冲中, newResultStage的时候就已经得到了他所有的ParentStage
finalStage = newResultStage(finalRDD, func, partitions, jobId, callSite)
} catch {...}
// 第二步：用finalStage，创建一个Job
val job = new ActiveJob(jobId, finalStage, callSite, listener, properties)
clearCacheLocs()
logInfo("Got job %s (%s) with %d output partitions".format(
job.jobId, callSite.shortForm, partitions.length))
logInfo("Final stage: " + finalStage + " (" + finalStage.name + ")")
logInfo("Parents of final stage: " + finalStage.parents)
logInfo("Missing parents: " + getMissingParentStages(finalStage))
// 第三步：将job加入内存缓存中
val jobSubmissionTime = clock.getTimeMillis()
jobIdToActiveJob(jobId) = job
activeJobs += job
finalStage.setActiveJob(job)
val stageIds = jobIdToStageIds(jobId).toArray
val stageInfos = stageIds.flatMap(id => stageIdToStage.get(id).map(_.latestInfo))
listenerBus.post(
SparkListenerJobStart(job.jobId, jobSubmissionTime, stageInfos, properties))
// 第四步：使用submitStage方法来提交最后一个stage，
// 最后的结果就是，第一个stage提交，其它stage都在等待队列中
submitStage(finalStage)
// 提交等待的stage
submitWaitingStages()
}
// newResultStage会调用getParentStagesAndId得到所有的父类stage以及它们的id
private def newResultStage(rdd: RDD[_],func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,partitions: Array[Int],
jobId: Int,
callSite: CallSite): ResultStage = {
// 得到所有的父stage
val (parentStages: List[Stage], id: Int) = getParentStagesAndId(rdd, jobId)
val stage = new ResultStage(id, rdd, func, partitions, parentStages, jobId, callSite)
stageIdToStage(id) = stage
updateJobIdStageIdMaps(jobId, stage)
stage
}
// 继续调用getParentStages
private def getParentStagesAndId(rdd: RDD[_], firstJobId: Int): (List[Stage], Int) = {
val parentStages = getParentStages(rdd, firstJobId)
val id = nextStageId.getAndIncrement()
(parentStages, id)
}
private def getParentStages(rdd: RDD[_], firstJobId: Int): List[Stage] = {
val parents = new HashSet[Stage]
val visited = new HashSet[RDD[_]]
// We are manually maintaining a stack here to prevent *Error
// caused by recursively visiting
val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
def visit(r: RDD[_]) {
if (!visited(r)) {
visited += r
for (dep <- r.dependencies) {
dep match {
// 所依赖RDD操作类型是ShuffleDependency，需要划分ShuffleMap调度阶段，
// 以getShuffleMapStage方法为入口，向前遍历划分调度阶段
case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
parents += getShuffleMapStage(shufDep, firstJobId)
case _ =>
waitingForVisit.push(dep.rdd)
}
}
}
}
// 从最后一个RDD向前遍历这个依赖树，如果该RDD依赖树存在ShuffleDependency的RDD，
// 则存在父调度阶段，反之，不存在
waitingForVisit.push(rdd)
while (waitingForVisit.nonEmpty) {
visit(waitingForVisit.pop())
}
parents.toList
}
//
private def getShuffleMapStage(shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _],firstJobId: Int): ShuffleMapStage = {
shuffleToMapStage.get(shuffleDep.shuffleId) match {
case Some(stage) => stage
case None =>
// We are going to register ancestor shuffle dependencies
getAncestorShuffleDependencies(shuffleDep.rdd).foreach { dep =>
if (!shuffleToMapStage.contains(dep.shuffleId)) {
// 如果shuffleToMapStage中没有，那么就new一个shuffleMapStage
shuffleToMapStage(dep.shuffleId) = newOrUsedShuffleStage(dep, firstJobId)
}
}
// Then register current shuffleDep
val stage = newOrUsedShuffleStage(shuffleDep, firstJobId)
shuffleToMapStage(shuffleDep.shuffleId) = stage
stage
}
}
// 可以对比这个算法和getParentStages，该方法返回所有的宽依赖
private def getAncestorShuffleDependencies(rdd: RDD[_]): Stack[ShuffleDependency[_, _, _]] = {
val parents = new Stack[ShuffleDependency[_, _, _]]
val visited = new HashSet[RDD[_]]
val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
def visit(r: RDD[_]) {
if (!visited(r)) {
visited += r
for (dep <- r.dependencies) {
dep match {
// 所依赖RDD操作类型是ShuffleDependency，作为划分ShuffleMap调度阶段界限
case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
if (!shuffleToMapStage.contains(shufDep.shuffleId)) {
parents.push(shufDep)
}
case _ =>
}
waitingForVisit.push(dep.rdd)
}
}
}
waitingForVisit.push(rdd)
while (waitingForVisit.nonEmpty) {
visit(waitingForVisit.pop())
}
parents
}
我们结合一个图来讲解上面的代码：如下图，有7个RDD，分别是rddA~rddG，它们之间有5个操作，其划分调度阶段如下：
- 在SparkContext中提交运行时，会调用DAGScheduler的handleJobSubmitted进行处理，在该方法中会先找到最后一个RDD(即rddG)，并调用getParentStages方法
- 在getParentStages方法判断rddG的依赖RDD树中是否存在shuffle操作，在该例子中发现join操作为shuffle操作，则获取该操作的RDD为rddB和rddF
- 使用getAncestorShuffleDependencies方法从rddB向前遍历，发现该依赖分支上没有其他的宽依赖，调用newOrUsedShuffleStage方法生成调度阶段ShuffleMapStage0
- 使用getAncestorShuffleDependencies方法从rddB向前遍历，发现groupByKey宽依赖操作，以此为分界划分rddC和rddD为ShuffleMapStage1, rddE和rddF为ShuffleMapStage2
- 最后生成rddG的ResultStage3。
总结，语句finalStage = newResultStage(finalRDD, func, partitions, jobId, callSite)在生成finalStage的同时，建立起所有调度阶段的依赖关系，最后通过finalStage生成一个作业实例，在该作业实例中按照顺序提交调度阶段进行执行。
4. 提交调度阶段
通过handleJobSubmitted方法中的submitStage(finalStage)来提交作业。在submitStage方法中调用getMissingParentStages方法获取finalStage父调度阶段，如果不存在父调度阶段，则使用submitMissingTasks方法提交执行，如果存在父调度阶段，则把该调度阶段存放到waitingStages列表中，同时递归调用submitStage。
/**
* 提交stage的方法
* stage划分算法的入口，stage划分算法是由submitStage()与getMissingParentStages()共同组成
*/
private def submitStage(stage: Stage) {
val jobId = activeJobForStage(stage)
if (jobId.isDefined) {
logDebug("submitStage(" + stage + ")")
if (!waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !failedStages(stage)) {
// getMissingParentStages获取当前stage的父stage
val missing = getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id)
logDebug("missing: " + missing)
// 直到最初的stage，它没有父stage，那么此时，就会去首先提交第一个stage，stage0
// 其余的stage，都在waitingStages里
if (missing.isEmpty) {
// 如果不存在父调度阶段，直接把该调度阶段提交运行
logInfo("Submitting " + stage + " (" + stage.rdd + "), which has no missing parents")
submitMissingTasks(stage, jobId.get)
} else {
// 如果存在父调度阶段，把该调度阶段加入到等待运行调度阶段列表中
// 同时递归调用submitStage方法，直到找到开始的调度阶段，即该调度阶段没有父调度阶段
for (parent <- missing) {
// 递归调用submitStage方法去提交父stage
submitStage(parent)
}
// 并且当前stage放入waitingStages等待执行的stage队列中
waitingStages += stage
}
}
} else {
abortStage(stage, "No active job for stage " + stage.id, None)
}
}
private def getMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = {
val missing = new HashSet[Stage]
val visited = new HashSet[RDD[_]]
// We are manually maintaining a stack here to prevent *Error
// caused by recursively visiting
val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
def visit(rdd: RDD[_]) {
if (!visited(rdd)) {
visited += rdd
val rddHasUncachedPartitions = getCacheLocs(rdd).contains(Nil)
if (rddHasUncachedPartitions) {
// rdd的依赖
for (dep <- rdd.dependencies) {
dep match {
// 如果是宽依赖，那么就创建一个shuffleMapStage
case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
val mapStage = getShuffleMapStage(shufDep, stage.firstJobId)
// 判断是否可用，也就是判断父stage有没有结果, 看源码可以发现就是判断_numAvailableOutputs == numPartitions
// _numAvailableOutputs就是每个task成功后会+1
if (!mapStage.isAvailable) {
missing += mapStage
}
// 如果是窄依赖，那么将依赖的rdd放入栈中
case narrowDep: NarrowDependency[_] =>
waitingForVisit.push(narrowDep.rdd)
}
}
}
}
}
// 首先往栈中推入了stage最后一个rdd
waitingForVisit.push(stage.rdd)
while (waitingForVisit.nonEmpty) {
visit(waitingForVisit.pop())
}
missing.toList
}
我们画图来讲解提交调度阶段，如下图
- 在handleJobSubmitted方法中获取了该例子的最后一个调度阶段ReusltStage3，通过submitStage方法提交该调度阶段。
- 在submitStage方法中，先创建作业实例，然后判断该调度阶段是否存在父调度阶段，由于ReusltStage3有两个父调度阶段ShuffleMapStage0和ShuffleMapStage2,所以不能立即提交调度阶段运行，把ReusltStage3放入到等待队列中等待waitingStages中。
- 递归调用submitStage方法可以知道ShuffleMapStage0不存在父调度阶段，而ShuffleMapStage2存在父调度阶段ShuffleMapStage1，这样ShuffleMapStage2加入到等待执行调度阶段列表waitingStages中，而ShuffleMapStage0和ShuffleMapStage1两个调度阶段作为第一次调度使用submitMissingTasks方法运行。
- Executor任务执行完成时发送消息，DAGScheduler等调度器更新状态时，检查调度阶段运行情况，如果存在执行失败的任务，则重新提交调度阶段；如果所有任务完成，则继续提交调度阶段运行。由于ReusltStage3的父调度阶段没有全部完成，第二次调度阶段只提交ShuffleMapStage2运行。
- 当ShuffleMapStage2运行完毕之后，此时ResultStage3的父调度阶段全部完成，提交该调度运行完成。
4. 提交任务
在submitStage中会执行submitMissingTasks方法中，会根据调度阶段partition个数生成对应个数task，这些任务组成一个任务集提交到TaskScheduler进行处理。
对于ResultStage生成ResultTask，对于ShuffleMapStage生成ShuffleMapTask。
private def submitMissingTasks(stage: Stage, jobId: Int) {
...
// 为stage创建指定数量的task
// 这里有一个很关键，就是task最佳位置的计算
val tasks: Seq[Task[_]] = try {
stage match {
case stage: ShuffleMapStage =>
partitionsToCompute.map { id =>
// 给每个partition创建一个task
// 给每个task计算最佳位置
val locs = taskIdToLocations(id)
val part = stage.rdd.partitions(id)
new ShuffleMapTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptId,
taskBinary, part, locs, stage.latestInfo.taskMetrics, properties)
}
case stage: ResultStage =>
val job = stage.activeJob.get
partitionsToCompute.map { id =>
val p: Int = stage.partitions(id)
val part = stage.rdd.partitions(p)
val locs = taskIdToLocations(id)
new ResultTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptId,
taskBinary, part, locs, id, properties, stage.latestInfo.taskMetrics)
}
}
} catch {...}
if (tasks.size > 0) {
logInfo("Submitting " + tasks.size + " missing tasks from " + stage + " (" + stage.rdd + ")")
stage.pendingPartitions ++= tasks.map(_.partitionId)
logDebug("New pending partitions: " + stage.pendingPartitions)
// 提交taskSet,Standalone模式，使用的是TaskSchedulerImpl
taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(
tasks.toArray, stage.id, stage.latestInfo.attemptId, jobId, properties))
stage.latestInfo.submissionTime = Some(clock.getTimeMillis())
} else {
// Because we posted SparkListenerStageSubmitted earlier, we should mark
// the stage as completed here in case there are no tasks to run
// 如果调度阶段不存在任务标记，则标记调度阶段已经完成
markStageAsFinished(stage, None)
...
}
}
当TaskSchedulerImpl收到发送过来的任务集时，在submitTasks方法中构建一个TaskSetManager的实例，用于管理这个任务集的生命周期，而该TaskSetManager会放入系统的调度池中，根据系统设置的调度算法进行调度，
TaskSchedulerImpl.submitTasks方法代码如下：
override def submitTasks(taskSet: TaskSet) {
val tasks = taskSet.tasks
logInfo("Adding task set " + taskSet.id + " with " + tasks.length + " tasks")
this.synchronized {
// 为每一个taskSet创建一个taskSetManager
// taskSetManager在后面负责，TaskSet的任务执行状况的监视和管理
val manager = createTaskSetManager(taskSet, maxTaskFailures)
val stage = taskSet.stageId
val stageTaskSets =
taskSetsByStageIdAndAttempt.getOrElseUpdate(stage, new HashMap[Int, TaskSetManager])
// 把manager加入内存缓存中
stageTaskSets(taskSet.stageAttemptId) = manager
val conflictingTaskSet = stageTaskSets.exists { case (_, ts) =>
ts.taskSet != taskSet && !ts.isZombie
}
if (conflictingTaskSet) {
throw new IllegalStateException(s"more than one active taskSet for stage $stage:" +
s" ${stageTaskSets.toSeq.map{_._2.taskSet.id}.mkString(",")}")
}
// 将该任务集的管理器加入到系统调度池中，由系统统一调配，该调度器属于应用级别
// 支持FIFO和FAIR两种，默认FIFO
schedulableBuilder.addTaskSetManager(manager, manager.taskSet.properties)
...
}
// 在创建SparkContext，创建TaskScheduler的时候，创建了StandaloneSchedulerBackend，这个backend是负责
// 创建AppClient，向Master注册Application的, 详见Spark运行时消息通信
backend.reviveOffers()
StandaloneSchedulerBackend的reviveOffers方法是继承于父类CoarseGrainedSchedulerBackend，该方法会向DriverEndpoint发送消息，调用makeOffers方法。在该方法中先会获取集群中可用的Executor，
然后发送到TaskSchedulerImpl中进行对任务集的任务分配运行资源，最后提交到launchTasks方法中。CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint.makeOffers代码如下：
private def makeOffers() {
// 获取集群中可用的Executor列表
val activeExecutors = executorDataMap.filterKeys(executorIsAlive)
// workOffers是每个Executor可用的cpu资源数量
val workOffers = activeExecutors.map { case (id, executorData) =>
new WorkerOffer(id, executorData.executorHost, executorData.freeCores)
}.toSeq
// 第一步：调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法，执行任务分配算法，将各个task分配到executor上去
// 第二步：分配好task到executor之后，执行自己的launchTasks方法，将分配的task发送LaunchTask消息到对应executor上去，由executor启动并执行
launchTasks(scheduler.resourceOffers(workOffers))
}
第一步：在TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法里进行非常重要的步骤－－资源分配, 在分配过程中会根据调度策略对TaskSetMannager进行排序，
然后依次对这些TaskSetManager按照就近原则分配资源，按照顺序为PROCESS_LOCAL NODE_LOCAL NO_PREF RACK_LOCAL ANY
def resourceOffers(offers: Seq[WorkerOffer]): Seq[Seq[TaskDescription]] = synchronized {
// Mark each slave as alive and remember its hostname
// Also track if new executor is added
var newExecAvail = false
for (o <- offers) {
executorIdToHost(o.executorId) = o.host
executorIdToTaskCount.getOrElseUpdate(o.executorId, 0)
if (!executorsByHost.contains(o.host)) {
executorsByHost(o.host) = new HashSet[String]()
executorAdded(o.executorId, o.host)
newExecAvail = true
}
for (rack <- getRackForHost(o.host)) {
hostsByRack.getOrElseUpdate(rack, new HashSet[String]()) += o.host
}
}
// 首先，将可用的executor进行shuffle
val shuffledOffers = Random.shuffle(offers)
// tasks，是一个序列，其中的每个元素又是一个ArrayBuffer
// 并且每个子ArrayBuffer的数量是固定的，也就是这个executor可用的cpu数量
val tasks = shuffledOffers.map(o => new ArrayBuffer[TaskDescription](o.cores))
val availableCpus = shuffledOffers.map(o => o.cores).toArray
// 从rootPool中取出排序了的TaskSetManager
// 在创建完TaskScheduler StandaloneSchedulerBackend之后，会执行initialize()方法，其实会创建一个调度池
// 这里就是所有提交的TaskSetManager，首先会放入这个调度池中，然后再执行task分配算法的时候，会从这个调度池中，取出排好队的TaskSetManager
val sortedTaskSets = rootPool.getSortedTaskSetQueue
// 如果有新加入的Executor，需要重新计算数据本地性
for (taskSet <- sortedTaskSets) {
logDebug("parentName: %s, name: %s, runningTasks: %s".format(
taskSet.parent.name, taskSet.name, taskSet.runningTasks))
if (newExecAvail) {
taskSet.executorAdded()
}
}
// Take each TaskSet in our scheduling order, and then offer it each node in increasing order
// of locality levels so that it gets a chance to launch local tasks on all of them.
// NOTE: the preferredLocality order: PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY
var launchedTask = false
for (taskSet <- sortedTaskSets; maxLocality <- taskSet.myLocalityLevels) {
do {
// 对当前taskset尝试使用最小本地化级别，将taskset的task，在executor上进行启动
// 如果启动不了，就跳出这个do while，进入下一级本地化级别，一次类推
launchedTask = resourceOfferSingleTaskSet(
taskSet, maxLocality, shuffledOffers, availableCpus, tasks)
} while (launchedTask)
}
if (tasks.size > 0) {
hasLaunchedTask = true
}
return tasks
}
第二步：分配好资源的任务提交到CoarseGrainedSchedulerBackend的launchTasks方法中，在该方法中会把任务一个个发送到Worker节点上的CoarseGrainedExecutorBacken，
然后通过其内部的Executor来执行任务
// 根据分配好的tasks，在executor上启动相应的task
private def launchTasks(tasks: Seq[Seq[TaskDescription]]) {
for (task <- tasks.flatten) {
// 序列化
val serializedTask = ser.serialize(task)
if (serializedTask.limit >= maxRpcMessageSize) {
scheduler.taskIdToTaskSetManager.get(task.taskId).foreach { taskSetMgr =>
try {
var msg = ...
taskSetMgr.abort(msg)
} catch {
case e: Exception => logError("Exception in error callback", e)
}
}
} else {
val executorData = executorDataMap(task.executorId)
executorData.freeCores -= scheduler.CPUS_PER_TASK
// 向Worker节点的CoarseGrainedExecutorBackend发送消息执行Task
executorData.executorEndpoint.send(LaunchTask(new SerializableBuffer(serializedTask)))
}
}
}
- 在提交stage中，第一次调用的是ShuffleMapStage0和ShuffleMapStage1，假设都只有两个partition，ShuffleMapStage0是TaskSet0，
ShuffleMapStage1是TaskSet1，每个TaskSet都有两个任务在执行。 - TaskScheduler收到发送过来的任务集TaskSet0和TaskSet1，在submitTasks方法中分别构建TaskSetManager0和TaskSetManager1，并把它们两放到系统的调度池，
- 根据系统设置的调度算法进行调度（FIFO或者FAIR）
在TaskSchedulerImpl的resourceOffers方法中按照就近原则进行资源分配，使用CoarseGrainedSchedulerBackend的launchTasks方法把任务发送到Worker节点上的 - CoarseGrainedExecutorBackend调用其Executor来执行任务
当ShuffleMapStage2同理，ResultStage3生成的是ResultTask
4. 执行任务
当CoarseGrainedExecutorBackend接收到LaunchTask消息时，会调用Executor的launchTask方法进行处理。在Executor的launchTask方法中，初始化一个TaskRunner来封装任务，
它用于管理任务运行时的细节，再把TaskRunner对象放入到ThreadPool中去执行。TaskRunner.run的前半部分代码如下：
override def run(): Unit = {
// 生成内存管理taskMemoryManager实例，用于任务运行期间的内存管理
val taskMemoryManager = new TaskMemoryManager(env.memoryManager, taskId)
val deserializeStartTime = System.currentTimeMillis()
// 设置当前类加载器，使用类加载器的原因，用反射的方式来动态加载一个类，然后创建这个类的对象
Thread.currentThread.setContextClassLoader(replClassLoader)
val ser = env.closureSerializer.newInstance()
logInfo(s"Running $taskName (TID $taskId)")
// 向DriverEndpoint发送状态更新信息
execBackend.statusUpdate(taskId, TaskState.RUNNING, EMPTY_BYTE_BUFFER)
var taskStart: Long = 0
startGCTime = computeTotalGcTime()
try {
// 对任务运行时需要的文件、Jar包、代码等进行反序列化
val (taskFiles, taskJars, taskProps, taskBytes) =
Task.deserializeWithDependencies(serializedTask)
// Must be set before updateDependencies() is called, in case fetching dependencies
// requires access to properties contained within (e.g. for access control).
Executor.taskDeserializationProps.set(taskProps)
updateDependencies(taskFiles, taskJars)
task = ser.deserialize[Task[Any]](taskBytes, Thread.currentThread.getContextClassLoader)
task.localProperties = taskProps
task.setTaskMemoryManager(taskMemoryManager)
// If this task has been killed before we deserialized it, let's quit now. Otherwise,
// continue executing the task.
// 任务在反序列化之前被杀死，则抛出异常并退出
if (killed) {
throw new TaskKilledException
}
logDebug("Task " + taskId + "'s epoch is " + task.epoch)
env.mapOutputTracker.updateEpoch(task.epoch)
// Run the actual task and measure its runtime.
// 调用Task的runTask方法，由于Task本身是一个抽象类，具体的runTask方法是由它的两个子类ShuffleMapTask和ResultTask来实现的
taskStart = System.currentTimeMillis()
var threwException = true
// value对于shuffleMapTask来说，其实就是MapStatus，封装了shuffleMapTask计算的数据，输出的位置
val value = try {
val res = task.run( // 具体实现在ShuffleMapTask和ResultTask中
taskAttemptId = taskId,
attemptNumber = attemptNumber,
metricsSystem = env.metricsSystem)
threwException = false
res
} finally {...}
...
对于ShuffleMapTask, 它的计算结果会写到BlockManager之中，最终返回给DAGScheduler的是一个MapStatus。该对象管理了ShuffleMapTask的运算结果存储到BlockManager里的相关存储信息，而不是计算结果本身，
这些存储信息将会成为下一阶段的任务需要获得的输入数据时的依据。ShuffleMapTask.runTask代码如下：
override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
// 反序列化获取rdd和rdd的依赖
// 通过broadcast variable拿到rdd的数据
val deserializeStartTime = System.currentTimeMillis()
val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
val (rdd, dep) = ser.deserialize[(RDD[_], ShuffleDependency[_, _, _])](
ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)
_executorDeserializeTime = System.currentTimeMillis() - deserializeStartTime
var writer: ShuffleWriter[Any, Any] = null
try {
// 从shuffleManager中获取shuffleWriter
val manager = SparkEnv.get.shuffleManager
writer = manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, partitionId, context)
// rdd.iterator传入当前task要处理的哪个partition，执行我们自己定义的算子或者是函数
// 如果rdd已经cache或者checkpoint，那么直接读取，否则计算，计算结果保存在本地系统的blockmanager中
writer.write(rdd.iterator(partition, context).asInstanceOf[Iterator[_ <: Product2[Any, Any]]])
// 返回结果MapStatus，其实就是blockmanager相关信息
writer.stop(success = true).get
} catch {...}
ResultTask的runTask方法如下，它返回的是func函数的计算结果
override def runTask(context: TaskContext): U = {
// Deserialize the RDD and the func using the broadcast variables.
val deserializeStartTime = System.currentTimeMillis()
val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)](
ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)
_executorDeserializeTime = System.currentTimeMillis() - deserializeStartTime
func(context, rdd.iterator(partition, context))
}
7. 获取执行结果
对于Executor的计算结果，会根据结果的大小有不同的策略
生成结果大于1GB，直接丢弃，可以通过spark.driver.maxResultSize来配置
生成结果大小在[128MB-200kB, 1GB], 会把结果以taskId为编号存入到BlockManager中，然后把编号通过Netty发送给DriverEndpoint，Netty传输框架最大值和预留空间的差值
生成结果大小在[0, 128MB－200KB]，通过Netty直接发送到DriverEndpoint。
具体执行在TaskRunner的run方法后半部分：
// 对生成的结果序列化，并将结果放入DirectTaskResult中
val resultSer = env.serializer.newInstance()
val beforeSerialization = System.currentTimeMillis()
val valueBytes = resultSer.serialize(value)
val afterSerialization = System.currentTimeMillis()
// Deserialization happens in two parts: first, we deserialize a Task object, which
// includes the Partition. Second, Task.run() deserializes the RDD and function to be run.
task.metrics.setExecutorDeserializeTime(
(taskStart - deserializeStartTime) + task.executorDeserializeTime)
// We need to subtract Task.run()'s deserialization time to avoid double-counting
task.metrics.setExecutorRunTime((taskFinish - taskStart) - task.executorDeserializeTime)
task.metrics.setJvmGCTime(computeTotalGcTime() - startGCTime)
task.metrics.setResultSerializationTime(afterSerialization - beforeSerialization)
// Note: accumulator updates must be collected after TaskMetrics is updated
// 对生成的结果序列化，并将结果放入DirectTaskResult中
val accumUpdates = task.collectAccumulatorUpdates()
// TODO: do not serialize value twice
val directResult = new DirectTaskResult(valueBytes, accumUpdates)
val serializedDirectResult = ser.serialize(directResult)
val resultSize = serializedDirectResult.limit
// directSend = sending directly back to the driver
val serializedResult: ByteBuffer = {
if (maxResultSize > 0 && resultSize > maxResultSize) {
logWarning(s"Finished $taskName (TID $taskId). Result is larger than maxResultSize " +
s"(${Utils.bytesToString(resultSize)} > ${Utils.bytesToString(maxResultSize)}), " +
s"dropping it.")
// 如果序列化结果大于最大值（默认为1GB）直接丢弃
ser.serialize(new IndirectTaskResult[Any](TaskResultBlockId(taskId), resultSize))
} else if (resultSize > maxDirectResultSize) {
val blockId = TaskResultBlockId(taskId)
// 如果生成结果在[1GB,128MB-200KB]之间，放到BlockManager，然后把该编号通过Netty发送给Driver终端点
env.blockManager.putBytes(
blockId,
new ChunkedByteBuffer(serializedDirectResult.duplicate()),
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
logInfo(
s"Finished $taskName (TID $taskId). $resultSize bytes result sent via BlockManager)")
// IndirectTaskResult间接结果
ser.serialize(new IndirectTaskResult[Any](blockId, resultSize))
} else {
logInfo(s"Finished $taskName (TID $taskId). $resultSize bytes result sent to driver")
// 通过Nettty之间发送到Driver终端点
serializedDirectResult
}
}
execBackend.statusUpdate(taskId, TaskState.FINISHED, serializedResult)
} catch {...}
Spark任务运行类调用关系图
如果任务是ShuffleMapTask，那么它需要某种机制告诉下游的调度阶段，以便其可以作为后续调度阶段的输入，对于ShuffleMapTask来说，其结果是MapStatus；其序列化后存入了DirectTaskResut或者IndirectTaskResult中。而DAGScheduler的handleTaskCompletion方法获取这个结果，并把这个MapStatus注册到MapOutputTrackerMaster中，从而完成了ShuffleMapTask的处理。
如果任务是ReusltTask，判断改作业是否完成，如果完成，则标记该作业已经完成，清除作业依赖的资源并发送消息给系统监听总线告知作业执行完毕。
上一篇： 多场景复制