Spark任务调度

Spark任务调度是Spark作业执行的核心组成部分,它负责将作业拆分成多个任务,并将这些任务分配到集群中的工作节点上执行。以下是关于Spark任务调度的详细解释,结合参考文章中的信息:

1. 调度基本概念

  • 作业(JOB) :在Spark中,作业是由RDD中的行动操作(如count(), collect()等)产生的。每个作业可能包含一个或多个调度阶段(Stage)。
  • 调度阶段(Stage):每个作业会根据RDD之间的依赖关系被拆分为多组任务集合,这些集合被称为调度阶段或任务集。调度阶段的划分是由DAGScheduler(有向无环图调度器)来完成的。
  • 任务(Task):任务是Spark实际执行应用的最小单元,它们被分发到Executor上执行。

2. 调度器角色

  • DAGScheduler
    • 面向调度阶段的任务调度器。
    • 负责接收Spark应用提交的作业。
    • 根据RDD的依赖关系划分调度阶段,并提交给TaskScheduler。
    • 监控运行调度阶段的过程,如果调度失败,则重新提交该调度阶段。
  • TaskScheduler
    • 面向任务的调度器。
    • 接收DAGScheduler提交过来的调度阶段。
    • 把任务分发到集群中的Work节点运行,由Work节点的Executor来运行。
    • 负责重试或启动相同的任务,以处理任务失败或某个任务一直未执行完的情况。

3. 调度流程

  1. 提交作业:Spark应用提交作业后,驱动程序会解析作业并构建一个有向无环图(DAG)。
  2. 划分调度阶段:DAGScheduler根据RDD的依赖关系(是否为宽依赖)将DAG拆分成相互依赖的调度阶段。
  3. 提交调度阶段:DAGScheduler将每个调度阶段提交给TaskScheduler。
  4. 分发任务:TaskScheduler接收DAGScheduler发送的调度阶段,然后将任务分发到集群中的Worker节点的Executor上执行。
  5. 执行与监控:Executor多线程运行接收到的任务,每个线程负责一个任务。TaskScheduler监控任务执行情况,并在必要时进行重试或启动新的任务。

4. 调度策略

Spark提供了多种调度策略,如FIFO(先进先出)、FairScheduler(公平调度器)等。FairScheduler允许用户为不同的作业或用户组分配权重,以实现更公平的资源共享。

5. 资源管理

  • Executor:每个Spark应用都有一组独立的Executor进程,用于运行该应用的任务。Executor的数量和配置(如内存、核心数)可以通过集群管理器(如YARN、Mesos等)或Spark配置进行设置。
  • 资源分配 :不同的集群管理器有不同的资源分配方式。例如,在YARN模式下,可以通过--num-executors--executor-memory--executor-cores等参数控制Executor的数量、内存和核心数。

6. 性能优化

  • 数据分区:Spark使用分区来划分数据,以便在多个节点上并行处理。数据分区可以提高数据的读写效率,并减少网络延迟。
  • 缓存:Spark支持数据缓存,可以将经常使用的数据保存在内存中,以便在后续的计算中快速访问。
  • 广播变量:对于大数据集,Spark支持广播变量,可以将数据广播到所有工作节点上,以减少数据传输的开销。

以上是关于Spark任务调度的详细解释,涵盖了基本概念、调度器角色、调度流程、调度策略、资源管理和性能优化等方面。

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