一、spark scheduler（spark任务调度）

1. 在使用spark-summit或者spark-shell提交spark程序后，根据提交时指定（deploy-mode）的位置，创建driver进程，driver进程根据sparkconf中的配置，初始化sparkcontext。Sparkcontext的启动后，创建DAG Scheduler（将DAG图分解成stage）和Task Scheduler（提交和监控）两个调度task模块。

2. driver进程根据配置参数向resourcemanager（资源管理器）申请资源（主要是用来执行的executor），resourcemanager接到到了Application的注册请求之后，会使用自己的资源调度算法，在spark集群的nodemanager上，通知nodemanager为application启动多个Executor。（以上是以yarn为平台的描述，如果是以standalone为平台，resourcemanager一般称之为master，nodemanager称之为worker）

3. executor创建后，会向resourcemanager进行资源及状态反馈，以便resourcemanager对executor进行状态监控，如监控到有失败的executor，则会立即重新创建。

4. Executor会向taskScheduler反向注册，以便获取taskScheduler分配的task。

5. Driver完成SparkContext初始化，继续执行application程序，当执行到Action时，就会创建Job。并且由DAGScheduler将Job划分多个Stage,每个Stage 由TaskSet 组成，并将TaskSet提交给taskScheduler,taskScheduler把TaskSet中的task依次提交给Executor, Executor在接收到task之后，会使用taskRunner（封装task的线程池）来封装task,然后，从Executor的线程池中取出一个线程来执行task。

就这样Spark的每个Stage被作为TaskSet提交给Executor执行，每个Task对应一个RDD的partition,执行我们的定义的算子和函数。直到所有操作执行完为止。如下图所示：

spark任务调度.png

二.、Spark作业调度中stage划分

Spark在接收到提交的作业后，DAGScheduler会根据RDD之间的依赖关系将作业划分成多个stage，DAGSchedule在将划分的stage提交给TASKSchedule，TASKSchedule将每个stage分成多个task，交给executor执行。task的个数等于stage末端的RDD的分区个数（每个stage的分区数，可能不一致）。因此对了解stage的划分尤为重要。

在spark中，RDD之间的依赖关系有两种：一种是窄依赖，一种是宽依赖。窄依赖的描述是：父RDD的分区最多只会被子RDD的一个分区使用。宽依赖是：父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区使用。如下图所示：

stage划分.png

上图中，以一竖线作为分界，左边是窄依赖，右边是宽依赖。

Stage的划分不仅根据RDD的依赖关系，还有一个原则是将依赖链断开，每个stage内部可以并行运行，整个作业按照stage顺序依次执行，最终完成整个Job。

实际划分时，DAGScheduler就是根据DAG图，从图的末端逆向遍历整个依赖链，一般是以一次shuffle为边界来划分的。一般划分stage是从程序执行流程的最后往前划分，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就将将其加入当前stage中。一个典型的RDD Graph如下图所示：其中实线框是RDD，RDD内的实心矩形是各个分区，实线箭头表示父子分区间依赖关系，虚线框表示stage。针对下图流程首先根据最后一步join（宽依赖）操作来作为划分stage的边界，再往左走，A和B之间有个group by也为宽依赖，也可作为stage划分的边界，所以我们将下图划分为三个stage。

image.png

三、job、stage、task的关系

Job、stage和task是spark任务执行流程中的三个基本单位。其中job是最大的单位，Job是spark应用的action算子催生的；stage是由job拆分，在单个job内是根据shuffle算子来拆分stage的，单个stage内部可根据操作数据的分区数划分成多个task。

job、stage、task的关系.png

四、以算子的角度考虑RDD的创建和执行：

image.png

1. 首先针对一段应用代码，driver会以action算子为边界生成响应的DAG图

2. DAG Scheduler从DAG图的末端开始，以图中的shuffle算子为边界来划分stage，stage划分完成后，将每个stage划分为多个task，DAG Scheduler将taskSet传给Task Scheduler来调用

3. Task Scheduler根据一定的调度算法，将接收到的task池中的task分给work node节点中的executor执行

这里我们看到RDD的执行流程中，DAG Scheduler和Task Scheduler起到非常关键的作用，因此下面我们来看下DAG Scheduer和Task Scheduler的工作流程。

4.1、DAG Scheduler工作流程

DAG Scheduler是一个高级的scheduler 层，他实现了基于stage的调度，他为每一个job划分stage，并将单个stage分成多个task，然后他会将stage作为taskSet提交给底层的Task Scheduler，由Task Scheduler执行。

DAG的工作原理如下图：

DAG的工作原理.png

针对左边的一段代码，DAG Scheduler根据collect（action算子）将其划分到一个job中，在此job内部，划分stage，如上右图所示。DAG Scheduler在DAG图中从末端开始查找shuffle算子，上图中将reduceByKey为stage的分界，shuffle算子只有一个，因此分成两个stage。前一个stage中，RDD在map完成以后执行shuffle write将结果写到内存或磁盘上，后一个stage首先执行shuffle read读取数据在执行reduceByKey，即shuffle操作。

4.2、TASK Scheduler工作流程

Task Scheduler是sparkContext中除了DAG Scheduler的另一个非常重要的调度器，task Scheduler负责将DAG Scheduer产生的task调度到executor中执行。如下图所示，Task Scheduler 负责将TaskSetPool中的task调度到executor中执行，一般的调度模式是FIFO（先进先出），也可以按照FAIR（公平调度）的调度模式，具体根据配置而定。其中FIFO：顾名思义是先进先出队列的调度模式，而FAIR则是根据权重来判断，权重可以根据资源的占用率来分，如可设占用较少资源的task的权重较高。这样就可以在资源较少时，调用后来的权重较高的task先执行了。至于每个executor中同时执行的task数则是由分配给每个executor中cpu的核数决定的。

TASK Scheduler工作流程.png