Spark调度管理（读书笔记）

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Spark调度管理

本文主要介绍在单个任务内Spark的调度管理，Spark调度相关概念如下：

Task（任务）：单个分区数据及上的最小处理流程单元。
TaskSet（任务集）：由一组关联的，但互相之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集。
Stage（调度阶段）：一个任务集对应的调度阶段。
Job（作业）：有一个RDD Action生成的一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业。
Application（应用程序）：Spark应用程序，由一个或多个作业组成。

各概念间的逻辑关系如下图所示：

Spark的调度管理模块中，最重要的类是DAGScheduler和TaskScheduler，TaskScheduler负责每个具体任务的实际物理调度，DAGScheduler负责将作业拆分成不同阶段的具有依赖关系的多批任务，可以理解为DAGScheduler负责任务的逻辑调度。Spark调度管理示意图如下：

调度阶段的拆分

一个Spark任务提交后，DAGScheduler从RDD依赖链末端的RDD出发，遍历整个RDD依赖链，将Job分解成具有前后依赖关系的多个stage。DAGScheduler是根据ShuffleDependency划分stage的，也就是说当某个RDD的运算需要将数据进行shuffle操作时，这个包含了shuffle依赖关系的RDD将被用来作为输入信息，构建一个新的调度阶段。以此为依据划分调度阶段，可以确保有依赖关系的数据能够按照正确的顺序得到处理和运算。

调度阶段的提交

在划分Stage的步骤中会得到一个或多个有依赖关系的Stage，其中直接触发作业的RDD关联的调度阶段被称为FinalStage，DAGScheduler从FinalStage开始生成一个Job。Job和Stage的关系存储在一个映射表中，用于在该调度阶段全部完成时做一些后续处理，如报告状态、清理作业相关数据等。

具体提交一个Stage时，首先判断其依赖的所有父Stage的结果是否可用。如果所有父Stage的结果都可用，则提交该Stage。如果有任何一个父Stage的结果不可用，则尝试迭代提交当前不可用的父Stage。在迭代过程中，父Stage还未运行的Stage都被放到等待队列中，等待将来被提交。

下图是一个具有四个调度阶段的Job的Stage提交顺序：

当一个属于中间过程调度阶段的任务（这种类型的任务所对应的类为ShuffleMapTask）完成后，DAGScheduler会检查对应调度阶段的所有任务是否都完成了。如果完成了，则DAGScheduler将重新扫描一次等待列表中所有的Stage，检查它们是否还有依赖的Stage没有完成。如果所有依赖的Stage都已执行完毕，则提交该Stage。

在这里，博主有一个疑问：能否按照DAG划分的Stage的拓扑顺序提交执行Stage？求大家指点迷津。

任务结果的获取

根据任务结果的大小不同，ResultTask返回的结果分为两中形式：

如果结果足够小，则直接放在DirectTaskResult对象内。
如果超过特定尺寸（默认约10MB），则在Executor端会将DirectTaskResult序列化，将序列化的结果作为一个数据块存放在BlockManager中，然后将BlockManager返回的BlockId放在IndirectTaskResult对象中返回给TaskScheduler，TaskScheduler进而调用TaskResultGetter将IndirectTaskResult中的BlockId取出并通过BlockManager最终取得对应的DirectTaskResult。