系列文章目錄

一、Spark應用程序啟動與資源申請
二、DAG（有向無環圖）的構建與劃分
三、Task的生成與調度
四、Task的執行與結果返回
五、監控與容錯
六、優化策略

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前言

Spark調度底層執行原理是一個復雜而精細的過程，它涉及到多個組件的交互和協同工作，以實現大數據處理的高效性和靈活性。本文主要對Spark調度底層執行原理進行詳細解析。

• Spark調度底層執行原理詳解圖
  

一、Spark應用程序啟動與資源申請

1. SparkContext的創建

當Spark應用程序啟動時，首先會創建SparkContext對象。SparkContext是Spark的入口點，負責初始化與資源管理器（如YARN、Mesos等）的連接，注冊應用，并請求分配Executor資源。

2. 資源申請

SparkContext向資源管理器注冊并向其申請運行Executor。資源管理器分配Executor資源后，啟動Executor進程。這些Executor是Spark在每個Worker節點上啟動的進程，負責執行具體的Task。

二、DAG（有向無環圖）的構建與劃分

Spark的DAG（Directed Acyclic Graph，有向無環圖）調度原理是Spark作業調度機制的核心部分，它負責將復雜的作業分解成可并行執行的任務集，并通過任務調度器進行高效執行。以下是Spark DAG調度原理的詳細解釋：

1. DAG的構建

用戶代碼中包含Transformations（轉換操作）和Actions（行動操作）時，Spark會構建一個DAG來表示RDD（彈性分布式數據集）之間的依賴關系。這些依賴關系決定了數據處理的流程。

• RDD的依賴關系：
  在Spark中，RDD（彈性分布式數據集）是數據處理的基本單位。RDD之間的依賴關系決定了數據處理的流程和順序。這些依賴關系是有向的，總是由子RDD指向父RDD。
• DAG的生成：
  當用戶提交一個Spark作業時，Spark會根據RDD之間的依賴關系構建一個DAG。這個DAG表示了作業中所有RDD之間的轉換和行動操作，以及它們之間的數據流動關系。

2. DAG的劃分

• DAG Scheduler負責將DAG劃分為多個Stage（階段）。Stage的劃分依據是RDD依賴關系中的寬依賴（如shuffle操作）。寬依賴標志著數據重分布的需求，自然成為Stage的邊界。每個Stage包含一組可以并行執行的Task。
• Stage的劃分：
  如果RDD之間的依賴是窄依賴（即一個父RDD的分區只會被一個子RDD的分區使用），則它們會被劃分到同一個Stage中。如果依賴是寬依賴（即一個父RDD的分區會被多個子RDD的分區使用，通常涉及shuffle操作），則會在寬依賴處進行Stage的劃分。
  Task的生成：
  每個Stage會被進一步劃分為多個Task（任務）。這些Task是Spark實際執行的最小單元，它們將被分發到集群中的Executor上執行。

3. DAG的調度執行

1. Task的提交與執行：
   DAG Scheduler將劃分好的Stage提交給Task Scheduler。Task Scheduler負責將Stage中的Task分發到集群的Executor上執行。Executor多線程地執行Task，每個線程負責一個Task。
2. 執行結果的收集：
   當Task執行完成后，會將結果返回給Task Scheduler。Task Scheduler將結果匯總后，通知DAG Scheduler。DAG Scheduler根據Task的執行結果和Stage的依賴關系，決定是否提交下一個Stage執行。
3. 容錯與重試：
   如果某個Task執行失敗，Task Scheduler會負責重試該Task。如果某個Stage中的所有Task都執行失敗，DAG Scheduler會重新提交該Stage執行。這種容錯機制保證了Spark作業的健壯性和可靠性。

4. DAG調度的優化

1. 本地性優化：
   Spark在調度Task時，會盡量將Task分配到存儲了所需數據的節點上執行，以減少數據的網絡傳輸開銷。這種本地性優化策略提高了Spark作業的執行效率。
2. 資源動態分配：
   Spark支持資源的動態分配，即根據作業的執行情況和集群的負載情況動態調整Executor的數量和資源。這種動態分配策略有助于充分利用集群資源，提高資源利用率。
   綜上所述，Spark的DAG調度原理是一個復雜而高效的過程，它通過將作業分解成可并行執行的Stage和Task，并利用DAG Scheduler和Task Scheduler進行高效的調度執行。同時，Spark還通過本地性優化和資源動態分配等策略來優化DAG調度的性能。

三、Task的生成與調度

1. Task的生成

DAG Scheduler將每個Stage轉換為一個或多個TaskSet（任務集），Task Scheduler負責將這些TaskSet分配到各個Executor上執行。

2. Task的調度

Task Scheduler接收DAG Scheduler提交過來的TaskSet，并將Task分發到集群中的Executor上運行。Executor多線程地執行Task，每個線程負責一個Task。

四、Task的執行與結果返回

1. Task的執行

Task在Executor上執行，處理數據，并將結果返回給Driver。對于ShuffleMapTask，計算結果會寫入BlockManager中，并返回給DAG Scheduler一個MapStatus對象，存儲BlockManager的基本信息，這些信息將成為下一個階段任務獲取輸入數據的依據。

2. 結果的返回

對于ResultTask（最終任務），返回的是func函數的計算結果。這些結果會被發送到Driver端，供用戶程序進一步處理或展示。

五、監控與容錯

1. 監控

DAGScheduler監控Job與Task的完成情況，通過回調函數接收TaskScheduler的通知，了解任務的開始、結束、失敗等信息，以維護作業和調度階段的狀態信息。

2. 容錯

如果某個Executor失敗，DAGScheduler會根據RDD的依賴關系重新計算丟失的分區。Spark通過RDD的Lineage（血統）進行容錯，確保數據的完整性和一致性。

六、優化策略

1. 內存計算

Spark利用內存進行計算加速，通過存儲RDD的分區在內存中來避免頻繁的磁盤讀寫。這大大提高了數據處理的效率。

2. 智能Shuffle機制

在涉及寬依賴的Stage間，數據需經過Shuffle過程重分布。Spark使用了基于排序的Shuffle機制，優化了數據處理的效率和內存使用。

3. 資源管理與調度

Spark通過智能的資源管理與調度策略，如FIFO調度策略等，確保任務的高效執行。同時，Spark還優化了數據處理的本地性，優先安排Task在數據所在的節點上執行，以減少網絡傳輸和提高執行效率。
綜上所述，Spark調度底層執行原理是一個復雜而精細的過程，它通過高度優化的DAG執行模型、內存計算、智能的Shuffle機制和強大的資源管理與調度策略，實現了大數據處理的高效性和靈活性。