【Spark工作原理】Spark任务调度理解

Spark内部有若干术语(Executor、Job、Stage、Task、Driver、DAG等)，需要理解并搞清其内部关系，因为这是性能调优的基石。

 

节点类型有：

1. Master 节点： 常驻master进程，负责管理全部worker节点。

2. Worker 节点： 常驻worker进程，负责管理executor 并与master节点通信。

Dirvier：官方解释为： The process running the main() function of the application and creating the SparkContext。即理解为用户自己编写的应用程序

Executor：执行器：

　　在每个Worker节点上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个job都有各自独立的Executor。

　　Executor是一个执行Task的容器。它的主要职责是：

　　1、初始化程序要执行的上下文SparkEnv，解决应用程序需要运行时的jar包的依赖，加载类。

　　2、同时还有一个ExecutorBackend向cluster manager汇报当前的任务状态，有点类似hadoop的tasktracker和task。

　　也就是说，Executor是一个应用程序运行的监控和执行容器。Executor的数目可以在submit时，由 --num-executors (on yarn)指定.

Job：　　

　　包含很多task的并行计算，可以认为是Spark RDD 里面的action,每个action算子的执行会生成一个job。

　　用户提交的Job会提交给DAGScheduler，Job会被分解成Stage和Task。

Stage：　　

　　一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。

　　Stage的划分简单来说是以shuffle和result这两种类型来划分。

　　在Spark中有两类task，一类是shuffleMapTask，一类是resultTask。第一类task的输出是shuffle所需数据，第二类task的输出是result，stage的划分也以此为依据：shuffle之前的所有变换是一个stage，shuffle之后的操作是另一个stage。例如：

　　1) rdd.parallize(1 to 10).foreach(println) 这个操作没有shuffle，直接就输出了，那么只有它的task是resultTask，stage也只有一个；

　　2) 如果是rdd.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println), 这个job因为有reduce，所以有一个shuffle过程，那么reduceByKey之前的是一个stage，执行shuffleMapTask，输出shuffle所需的数据，reduceByKey到最后是一个stage，直接就输出结果了。

　　如果job中有多次shuffle，那么每个shuffle之前都是一个stage。

　　spark中会引起shuffle的算子有：

　　去重distinct、聚合reduceByKey/groupByKey/xxByKey、排序sortByKey、表关联join、重分区Repartition/Coalesce(shuffle=true)等。

Task：

　　stage 下的单个任务执行单元。

　　一个rdd有多少个partition，就会有多少个task，因为每一个 task 只是处理一个partition上的数据。所以有时为提高执行并行度，使用Repartition或Coalesce(shuffle=true)，增多partition数量，从而增多task数量