Spark系列(十)TaskSchedule工作原理
工作原理图
源码分析：
1、)
25
launchedTask = true
26
}
27
} catch {
28
case e: TaskNotSerializableException =>
29
logError(s"Resource offer failed, task set ${taskSet.name} was not serializable")
30
// Do not offer resources for this task, but don't throw an error to allow other
31
// task sets to be submitted.
32
return launchedTask
33
}
34
}
35
}
36
return launchedTask
37
}
5、launchTasks
| 1 | def launchTasks(tasks: Seq[Seq[TaskDescription]]) { |
| 2 | for (task <- tasks.flatten) { |
| 3 | // 将每个executor要执行的task信息进行序列化 |
| 4 | val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance() |
| 5 | val serializedTask = ser.serialize(task) |
| 6 | if (serializedTask.limit >= akkaFrameSize - AkkaUtils.reservedSizeBytes) { |
| 7 | val taskSetId = scheduler.taskIdToTaskSetId(task.taskId) |
| 8 | scheduler.activeTaskSets.get(taskSetId).foreach { taskSet => |
| 9 | try { |
| 10 | var msg = "Serialized task %s:%d was %d bytes, which exceeds max allowed: " + |
| 11 | "spark.akka.frameSize (%d bytes) - reserved (%d bytes). Consider increasing " + |
| 12 | "spark.akka.frameSize or using broadcast variables for large values." |
| 13 | msg = msg.format(task.taskId, task.index, serializedTask.limit, akkaFrameSize, |
| 14 | AkkaUtils.reservedSizeBytes) |
| 15 | taskSet.abort(msg) |
| 16 | } catch { |
| 17 | case e: Exception => logError("Exception in error callback", e) |
| 18 | } |
| 19 | } |
| 20 | } |
| 21 | else { |
| 22 | val executorData = executorDataMap(task.executorId) |
| 23 | // 在对应的executor的资源中减去要使用的cpu资源 |
| 24 | executorData.freeCores -= scheduler.CPUS_PER_TASK |
| 25 | // 向executor发送launchTask消息来启动task |
| 26 | executorData.executorActor ! LaunchTask(new SerializableBuffer(serializedTask)) |
| 27 | } |
| 28 | } |
| 29 | } |
说明：
1、resourceOffer方法功能:判断executor本地化级别的等待时间是否在一定范围内，如果在就认为task使用本地化级别可以在executor上启动。
2、TaskSetManager功能：对一个单独的TaskSet的任务进行调度，该类负责追踪每个task,如果task失败会负责重试,知道超过重试次数的限制，且会通过延迟调度为该TaskSet处理本地化调度机制，它主要接口是resourceOffer,在这个接口中，TaskSet会希望在一个节点上运行一个任务，并接受任务的状态改变消息，来知道它负责的task的状态改变了。
3、本地化级别种类：
PROCESS_LOCAL:进程本地化，rdd的partition和task在同一个executor中(最快)
NODE_LOCAL:rdd的partition和task,不在一个同一个executor中，但在同一个节点中
NO_PREF:没有本地化级别
RACK_LOCAL:机架本地化，至少rdd的partition和task在一个机架中
ANY:任意本地化级别
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