Spark 中所有用到了Job对象的组件模块和关系

在 Apache Spark 中，Job 是调度和执行的核心对象之一，它代表了一次具体的数据计算操作。Job 不是独立存在的，而是与 Spark 内部多个组件、类和功能紧密集成。为了全面了解与 Job 相关的所有类、组件和功能，并解释它们之间的关系，我们需要从整个 Spark 的执行流程、架构层次和源代码入手。

1. Job 的概念与架构

在 Spark 中，每个 Job 由用户操作触发，通常对应于一次 Action 操作（如 count(), collect()）。这些 Action 操作会让 Spark 将一系列的 RDD 转换操作（transformation，如 map(), filter()）封装成一个 Job，并通过调度系统执行。

Job 是 Spark 的逻辑计算单元，但它的执行依赖于底层调度机制和任务划分。在底层，Job 被分解为多个 Stage，每个 Stage 包含一系列可并行执行的 Task。所有这些组件通过不同的类和模块协调工作。

2. Job 相关的核心类和组件

Job 涉及的主要类和组件包括以下几个重要部分：

1. DAGScheduler ：Job 的生成与调度管理器。
2. Stage ：将 Job 细化为可调度的执行阶段。
3. Task 和 TaskSet ：进一步将 Stage 分解为具体的计算任务，映射到集群上的不同节点执行。
4. ActiveJob ：表示运行时 Job 的封装，包含 Job 的执行状态、监听器等。
5. TaskScheduler ：任务的具体调度器，将 TaskSet 提交给执行器（executor）执行。
6. MapOutputTracker：跟踪 Shuffle 数据的输出位置，用于 Stage 之间的依赖解析。
7. SchedulerBackend：负责与集群管理器（如 YARN、Mesos、Kubernetes）交互，资源分配、任务调度。

下面逐一详细解释这些类及其与 Job 的关系。

3. DAGScheduler：作业调度器

DAGScheduler 是 Spark 的核心调度器，它的主要职责是将用户提交的高层次操作（如 transformations 和 actions）解析为 Job、Stage 和 Task。DAGScheduler 处理了所有与 Job 相关的依赖、划分和调度工作。

• Job 的创建 ：当用户调用 Action 时，DAGScheduler 会创建一个新的 Job。
• Stage 的划分 ：DAGScheduler 负责将 DAG（有向无环图）划分为多个 Stage，每个 Stage 可以看作是一组可以并行执行的任务。宽依赖（如 shuffle 操作）会将 DAG 分割成不同的 Stage。
• Task 的生成与提交 ：每个 Stage 被划分为多个 Task，Task 会被 TaskScheduler 提交给具体的集群节点执行。

// DAGScheduler.scala (简化)
class DAGScheduler(
  taskScheduler: TaskScheduler,
  mapOutputTracker: MapOutputTracker,
  ...) {

  def submitJob[T, U](
      rdd: RDD[T],
      func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,
      partitions: Seq[Int],
      ...) : JobWaiter[U] = {
    
    val jobId = nextJobId.getAndIncrement()
    val finalStage = createResultStage(rdd, func, partitions, jobId)
    val job = new Job(jobId, finalStage, ...)
    
    jobIdToActiveJob(jobId) = new ActiveJob(job, finalStage)
    submitStage(finalStage)
    
    return job.waiter
  }

  private def submitStage(stage: Stage): Unit = {
    if (stage.tasks == null) {
      stage.tasks = createShuffleMapTasks(stage)
    }
    taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(stage.tasks, stage.id))
  }
}

• Job 的调度与执行 ：DAGScheduler 负责提交每个 Stage，并通过 TaskScheduler 调度任务的执行。每个 Stage 的任务执行完成后，如果该阶段是 Job 的最后阶段，则 Job 完成。

4. Stage：执行阶段

Stage 是 Spark 中 Job 的子单元，代表一组可以并行执行的任务。DAGScheduler 会将整个 Job 划分为多个 Stage。每个 Stage 通常对应于一组 RDD 的窄依赖操作。宽依赖操作（如 reduceByKey, groupBy）会引入新的 Stage。

// Stage.scala
private[scheduler] class Stage(
  val id: Int,
  val rdd: RDD[_],
  val numTasks: Int,
  val parents: List[Stage],
  val jobId: Int) {

  var tasks: Array[Task[_]] = _

  def addParent(stage: Stage): Unit = {
    parents :+= stage
  }
}

• 父子关系 ：每个 Stage 可以有多个父 Stage，表示依赖关系。Stage 之间通过 RDD 的依赖关系建立。

5. Task 和 TaskSet

Task 是 Spark 中的最小计算单元。每个 Stage 被细化为多个 Task，每个 Task 通常对应于 RDD 的一个分区。TaskSet 是一组可并行执行的 Task，它们会被提交给集群中的执行器执行。

// Task.scala
abstract class Task[T](val taskId: Int, val stageId: Int) extends Serializable {
  def run(taskContext: TaskContext): T
}

// TaskSetManager.scala
class TaskSetManager(taskSet: TaskSet, ...) {
  def resourceOffer(execId: String, host: String): Option[TaskDescription] = {
    val task = findTaskToRun(execId, host)
    Option(new TaskDescription(task))
  }
}

• TaskSet 的提交 ：TaskSet 会由 DAGScheduler 通过 TaskScheduler 提交，并在集群中执行。

6. TaskScheduler：任务调度器

TaskScheduler 负责具体的任务调度，它接收来自 DAGScheduler 的 TaskSet，并决定将这些任务分配到集群中的哪个节点执行。TaskScheduler 将任务提交给 SchedulerBackend，并通过集群管理器（如 YARN、Kubernetes）来启动和管理执行器。

// TaskSchedulerImpl.scala
class TaskSchedulerImpl(backend: SchedulerBackend, ...) extends TaskScheduler {
  override def submitTasks(taskSet: TaskSet): Unit = {
    val manager = new TaskSetManager(taskSet, maxTaskFailures)
    taskSetsByStageIdAndAttempt(taskSet.stageId)(taskSet.stageAttemptId) = manager
    backend.reviveOffers()
  }
}

• 任务调度与执行器交互 ：TaskScheduler 会使用 SchedulerBackend 与集群管理器进行通信，将任务分配给具体的执行器。

7. SchedulerBackend：与集群管理器的交互

SchedulerBackend 是 Spark 与集群管理器（如 YARN、Mesos、Kubernetes）之间的接口。它负责申请资源并将任务分发给集群中的执行器。

// CoarseGrainedSchedulerBackend.scala
class CoarseGrainedSchedulerBackend(scheduler: TaskSchedulerImpl, ...) extends SchedulerBackend {
  override def start() {
    // 启动执行器
    super.start()
  }

  def launchTasks(taskDescriptions: Seq[TaskDescription]) {
    for (desc <- taskDescriptions) {
      executor.launchTask(desc)
    }
  }
}

• 任务分配与资源管理 ：SchedulerBackend 启动执行器，并在执行器上启动任务。

8. ActiveJob：运行时 Job 封装

ActiveJob 代表一个正在运行的 Job，它封装了 Job 的执行状态、最终结果以及监听器等。DAGScheduler 通过 ActiveJob 追踪 Job 的执行进度。

// ActiveJob.scala
private[scheduler] class ActiveJob(
  val jobId: Int,
  val finalStage: Stage,
  val listener: JobListener) {
    
  def jobFinished(): Unit = {
    listener.jobSucceeded(this)
  }
}

• ActiveJob 的作用 ：当 Job 完成时，ActiveJob 会通知 JobListener，并进行相应的状态更新。

9. MapOutputTracker：Shuffle 依赖的输出跟踪

MapOutputTracker 负责跟踪 Shuffle 操作的输出位置。它是 Spark 在 Stage 之间执行数据交换的重要组件，尤其是在处理宽依赖时，用于决定下游 Stage 应从哪个节点获取数据。

// MapOutputTracker.scala
class MapOutputTrackerMaster(conf: SparkConf) extends MapOutputTracker(conf) {
  def registerMapOutput(
    shuffleId: Int, mapId: Int, status: MapStatus): Unit = {
    shuffleStatuses(shuffleId).addMapStatus(mapId, status)
  }
}

• Shuffle 依赖解析 ：MapOutputTracker 在 Stage 之间的数据传输过程中，决定数据的获取方式。

10. JobListener：监听 Job 的完成

JobListener 是用于监听 Job 执行状态的接口，当 Job 成功或失败时，JobListener 会通知相关组件并进行状态更新。

// JobListener.scala
trait JobListener {
  def jobSucceeded(job: ActiveJob): Unit
  def jobFailed(job: ActiveJob, exception: Exception): Unit
}

11. 组件之间的关系总结

• DAGScheduler ：负责整个 Job 的生命周期管理，包括阶段划分、任务调度、任务失败重试等。
• Stage ：Job 被分解为多个 Stage，每个 Stage 对应于一组可并行执行的 Task。
• Task 和 TaskSet ：Stage 被分解为多个 Task，并通过 TaskSet 提交执行。
• TaskScheduler 和 SchedulerBackend ：TaskScheduler 负责将任务调度到集群中具体的节点，SchedulerBackend 负责与集群管理器交互，启动执行器并分配任务。
• ActiveJob ：代表正在运行的 Job，并与 JobListener 一起跟踪其状态。
• MapOutputTracker ：负责 Shuffle 操作中，数据的输出位置跟踪与管理。

总结

• Job 是 Spark 中的核心执行单元，代表一次具体的计算操作。Job 由用户提交的 Action 操作触发，并通过 DAGScheduler 进行调度。
• DAGScheduler 将 Job 分解为多个 Stage，每个 Stage 进一步被分解为多个 Task，这些任务通过 TaskScheduler 调度到集群的执行器上执行。
• 各组件之间的协作 确保了 Spark 中大规模并行计算的高效执行。