Spark入门基础教程(6)

Spark作为分布式的大数据处理框架必然或涉及到大量的作业调度，如果能够理解Spark中的调度对我们编写或优化Spark程序都是有很大帮助的；
　　在Spark中存在转换操作（Transformation Operation）与 行动操作(Action Operation)两种；而转换操作只是会从一个RDD中生成另一个RDD且是lazy的，Spark中只有行动操作（Action Operation）才会触发作业的提交，从而引发作业调度；在一个计算任务中可能会多次调用 转换操作这些操作生成的RDD可能存在着依赖关系，而由于转换都是lazy所以当行动操作（Action Operation ）触发时才会有真正的RDD生成，这一系列的RDD中就存在着依赖关系形成一个DAG（Directed Acyclc Graph），在Spark中DAGScheuler是基于DAG的顶层调度模块；

相关名词

　　Application：使用Spark编写的应用程序，通常需要提交一个或多个作业；
　　Job：在触发RDD Action操作时产生的计算作业
　　Task：一个分区数据集中最小处理单元也就是真正执行作业的地方
　　TaskSet：由多个Task所组成没有Shuffle依赖关系的任务集
　　Stage：一个任务集对应的调度阶段 ，每个Job会被拆分成诺干个Stage

　　　　

　　　　　　　　　　1.1 作业调度关系图

RDD Action作业提交流程

　　这里根据Spark源码跟踪触发Action操作时触发的Job提交流程，Count()是RDD中的一个Action操作所以调用Count时会触发Job提交；
　　在RDD源码count()调用SparkContext的runJob，在runJob方法中根据partitions(分区)大小创建Arrays存放返回结果；

RDD.scala /** * Return the number of elements in the RDD. */ def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum SparkContext.scala def runJob[T, U: ClassTag]( rdd: RDD[T], func: (TaskContext, Iterator[T]) => U, partitions: Seq[Int], resultHandler: (Int, U) => Unit): Unit = { val callSite = getCallSite val cleanedFunc = clean(func) logInfo("Starting job: " + callSite.shortForm) if (conf.getBoolean("spark.logLineage", false)) { logInfo("RDD's recursive dependencies:\n" + rdd.toDebugString) } dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, resultHandler, localProperties.get) }

　　在SparkContext中将调用DAGScheduler的runJob方法提交作业，DAGScheduler主要任务是计算作业与任务依赖关系，处理调用逻辑；DAGScheduler提供了submitJob与runJob方法用于 提交作业，runJob方法会一直等待作业完成，submitJob则返回JobWaiter对象可以用于判断作业执行结果；
　　在runJob方法中将调用submitJob，在submitJob中把提交操作放入到事件循环队列（DAGSchedulerEventProcessLoop）中；

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] = { ...... eventProcessLoop.post(JobSubmitted( jobId, rdd, func2, partitions.toArray, callSite, waiter, SerializationUtils.clone(properties))) ...... }

　　在事件循环队列中将调用eventprocessLoop的onReceive方法；

Stage拆分

　　提交作业时DAGScheduler会从RDD依赖链尾部开始，遍历整个依赖链划分调度阶段；划分阶段以ShuffleDependency为依据，当没有ShuffleDependency时整个Job 只会有一个Stage；在事件循环队列中将会调用DAGScheduler的handleJobSubmitted方法，此方法会拆分Stage、提交Stage；

private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, finalRDD: RDD[_], func: (TaskContext, Iterator[_]) => _, partitions: Array[Int], callSite: CallSite, listener: JobListener, properties: Properties) { var finalStage: ResultStage = null ...... finalStage = newResultStage(finalRDD, func, partitions, jobId, callSite) ...... val job = new ActiveJob(jobId, finalStage, callSite, listener, properties) ...... 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)) submitStage(finalStage) submitWaitingStages() } 调度阶段提交

　　在提交Stage时会先调用getMissingParentStages获取父阶段Stage，迭代该阶段所依赖的父调度阶段如果存在则先提交该父阶段的Stage 当不存在父Stage或父Stage执行完成时会对当前Stage进行提交；

private def submitStage(stage: Stage) { val jobId = activeJobForStage(stage) if (jobId.isDefined) { if (!waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !failedStages(stage)) { val missing = getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id) if (missing.isEmpty) { submitMissingTasks(stage, jobId.get) } else { for (parent <- missing) { submitStage(parent) } waitingStages += stage } } } ...... }

参考资料：

Scala 的详细介绍：请点这里
Scala 的下载地址：请点这里