Spark技术内幕：Shuffle Map Task运算结果的处理

Shuffle Map Task运算结果的处理

这个结果的处理，分为两部分，一个是在Executor端是如何直接处理Task的结果的；还有就是Driver端，如果在接到Task运行结束的消息时，如何对Shuffle Write的结果进行处理，从而在调度下游的Task时，下游的Task可以得到其需要的数据。

Executor端的处理

在解析BasicShuffle Writer时，我们知道ShuffleMap Task在Executor上运行时，最终会调用org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask的runTask：

 override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
   // 反序列化广播变量taskBinary得到RDD
   val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
   val (rdd, dep) = ser.deserialize[(RDD[_], ShuffleDependency[_, _, _])](
     ByteBuffer.wrap(taskBinary.value),Thread.currentThread.getContextClassLoader)
//省略一些非核心代码
val manager =SparkEnv.get.shuffleManager //获得Shuffle Manager
    //获得Shuffle Writer
    writer= manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, partitionId, context)
//首先调用rdd .iterator，如果该RDD已经cache了或者checkpoint了，那么直接读取
//结果，否则开始计算计算的结果将调用Shuffle Writer写入本地文件系统
writer.write(rdd.iterator(partition,context).asInstanceOf[Iterator[_ <: Product2[Any, Any]]])
// 返回数据的元数据信息，包括location和size
returnwriter.stop(success = true).get

那么这个结果最终是如何处理的呢？特别是下游的Task如何获取这些Shuffle的数据呢？还要从Task是如何开始执行开始讲起。在Worker上接收Task执行命令的是org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend。它在接收到LaunchTask的命令后，通过在Driver创建SparkContext时已经创建的org.apache.spark.executor.Executor的实例的launchTask，启动Task： 

 def launchTask(
     context:ExecutorBackend, taskId: Long, taskName: String,serializedTask: ByteBuffer) {
   val tr = newTaskRunner(context, taskId, taskName, serializedTask)
  runningTasks.put(taskId, tr)
  threadPool.execute(tr) // 开始在executor中运行
  }

最终Task的执行是在org.apache.spark.executor.Executor.TaskRunner#run。

在Executor运行Task时，得到计算结果会存入org.apache.spark.scheduler.DirectTaskResult。

//开始执行Task，最终得到的是org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask#runTask
//返回的org.apache.spark.scheduler.MapStatus
val value = task.run(taskId.toInt)
val resultSer = env.serializer.newInstance() //获得序列化工具
val valueBytes = resultSer.serialize(value) //序列化结果
//首先将结果直接放入org.apache.spark.scheduler.DirectTaskResult
val directResult = new DirectTaskResult(valueBytes,accumUpdates, task.metrics.orNull)
val ser = env.closureSerializer.newInstance()
val serializedDirectResult = ser.serialize(directResult)//序列化结果
val resultSize = serializedDirectResult.limit //序列化结果的大小

在将结果回传到Driver时，会根据结果的大小有不同的策略：

1)       如果结果大于1GB，那么直接丢弃这个结果。这个是Spark1.2中新加的策略。可以通过spark.driver.maxResultSize来进行设置。

2)       对于“较大”的结果，将其以taskid为key存入org.apache.spark.storage.BlockManager；如果结果不大，那么直接回传给Driver。那么如何判定这个阈值呢？

这里的回传是直接通过akka的消息传递机制。因此这个大小首先不能超过这个机制设置的消息的最大值。这个最大值是通过spark.akka.frameSize设置的，单位是MBytes，默认值是10MB。除此之外，还有200KB的预留空间。因此这个阈值就是conf.getInt("spark.akka.frameSize",10) * 1024 *1024 – 200*1024。

3)       其他的直接通过AKKA回传到Driver。

实现源码解析如下：

     val serializedResult = {
          if (maxResultSize > 0 &&resultSize > maxResultSize) {
// 如果结果的大小大于1GB，那么直接丢弃，
// 可以在spark.driver.maxResultSize设置
ser.serialize(newIndirectTaskResult[Any](TaskResultBlockId(taskId),
    resultSize))
          } else if (resultSize >=akkaFrameSize - AkkaUtils.reservedSizeBytes) {
// 如果不能通过AKKA的消息传递，那么放入BlockManager
// 等待调用者以网络的形式来获取。AKKA的消息的默认大小可以通过
//  spark.akka.frameSize来设置，默认10MB。
            val blockId =TaskResultBlockId(taskId)
            env.blockManager.putBytes(
              blockId, serializedDirectResult,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
            ser.serialize(newIndirectTaskResult[Any](blockId, resultSize))
          } else {
            //结果可以直接回传到Driver
            serializedDirectResult
          }
        }
        // 通过AKKA向Driver汇报本次Task的已经完成
        execBackend.statusUpdate(taskId,TaskState.FINISHED, serializedResult)

而execBackend是org.apache.spark.executor.ExecutorBackend的一个实例，它实际上是Executor与Driver通信的接口：

private[spark] trait ExecutorBackend {
  def statusUpdate(taskId:Long, state: TaskState, data: ByteBuffer)
}

TaskRunner会将Task执行的状态汇报给Driver（org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverActor）。 而Driver会转给org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#statusUpdate。

Driver的处理

TaskRunner将Task的执行状态汇报给Driver后，Driver会转给org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#statusUpdate。而在这里不同的状态有不同的处理：

1)       如果类型是TaskState.FINISHED，那么调用org.apache.spark.scheduler.TaskResultGetter#enqueueSuccessfulTask进行处理。

2)       如果类型是TaskState.FAILED或者TaskState.KILLED或者TaskState.LOST，调用org.apache.spark.scheduler.TaskResultGetter#enqueueFailedTask进行处理。对于TaskState.LOST，还需要将其所在的Executor标记为failed,并且根据更新后的Executor重新调度。

enqueueSuccessfulTask的逻辑也比较简单，就是如果是IndirectTaskResult，那么需要通过blockid来获取结果：sparkEnv.blockManager.getRemoteBytes(blockId)；如果是DirectTaskResult，那么结果就无需远程获取了。然后调用

1)       org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#handleSuccessfulTask

2)       org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager#handleSuccessfulTask

3)       org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#taskEnded

4)       org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#eventProcessActor

5)       org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#handleTaskCompletion

进行处理。核心逻辑都在第5个调用栈。

如果task是ShuffleMapTask，那么它需要将结果通过某种机制告诉下游的Stage，以便于其可以作为下游Stage的输入。这个机制是怎么实现的？

实际上，对于ShuffleMapTask来说，其结果实际上是org.apache.spark.scheduler.MapStatus；其序列化后存入了DirectTaskResult或者IndirectTaskResult中。而DAGScheduler#handleTaskCompletion通过下面的方式来获取这个结果：

val status=event.result.asInstanceOf[MapStatus]

通过将这个status注册到org.apache.spark.MapOutputTrackerMaster，就完成了结果处理的漫长过程：

    mapOutputTracker.registerMapOutputs(
                 stage.shuffleDep.get.shuffleId,
                  stage.outputLocs.map(list=> if (list.isEmpty) null else list.head).toArray,
                  changeEpoch = true)

而registerMapOutputs的处理也很简单，以Shuffle ID为key将MapStatus的列表存入带有时间戳的HashMap：TimeStampedHashMap[Int, Array[MapStatus]]()。如果设置了cleanup的函数，那么这个HashMap会将超过一定时间（TTL，Time to Live）的数据清理掉。

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