简述Spark源码中的任务调度？

八股文_Spark 0 25

参考回答

Spark 源码中的任务调度主要通过以下几个组件来完成：

DAG Scheduler：负责将作业（Job）划分为多个阶段（Stage），并为每个阶段生成任务（Task）。它将作业的 DAG（有向无环图）转换为一个个具体的任务。
TaskScheduler：负责根据任务的依赖关系和资源情况，将任务分配到各个可用的工作节点进行执行。
Executor：Executor 是 Spark 中的计算节点，负责接收并执行任务，同时存储任务执行的结果和中间数据。
SchedulerBackend：SchedulerBackend 是与外部资源管理器（如 YARN、Mesos、Kubernetes）进行交互的接口，负责与资源管理器进行任务调度的具体操作。

详细讲解与拓展

1. DAG Scheduler

DAG Scheduler 负责将用户提交的作业转换为一个个阶段（Stage），并根据作业中各个操作之间的依赖关系构建出一个 DAG 图。DAG Scheduler 将作业分解为多个阶段，每个阶段对应一组没有宽依赖的任务。宽依赖（如 shuffle 操作）会导致作业的阶段划分，确保任务的执行顺序。

宽依赖 vs 窄依赖：窄依赖指的是每个分区只依赖于输入数据的一个分区，宽依赖指的是每个分区依赖于多个分区的数据。宽依赖会导致数据的 shuffle 操作，因此需要一个新的阶段。
Stage 划分：DAG Scheduler 会根据宽依赖划分作业的阶段，并为每个阶段生成多个任务，每个任务对应一个数据分区。

举例：在进行 reduceByKey() 操作时，DAG Scheduler 会将作业划分为两个阶段：第一阶段是执行 map 操作，第二阶段是执行 reduce 操作。

2. TaskScheduler

TaskScheduler 负责将 DAG Scheduler 划分的任务分配给集群中的 Executor 执行。TaskScheduler 通过协调多个 Executor 来并行执行任务，确保资源的高效利用。它还会处理任务失败的重试机制，确保任务的容错性。

任务调度：TaskScheduler 会考虑任务的依赖关系、节点的资源情况、数据本地性等因素，将任务分配给合适的 Executor 执行。
任务重试：如果任务执行失败，TaskScheduler 会根据配置的重试策略重试任务，确保作业的可靠性。

举例：如果 Spark 在任务执行过程中发现某个任务失败，TaskScheduler 会根据任务的血统信息重新计算丢失的数据，并重新调度任务执行。

3. Executor

Executor 是 Spark 集群中的计算节点，负责执行任务并将任务结果返回给 Driver。每个 Executor 在 Spark 集群中对应一个 JVM 进程，执行一组任务，存储任务的结果和中间数据。

任务执行：Executor 会从 TaskScheduler 接收到任务，并在本地节点上执行任务操作。
数据存储：Executor 还会将计算的结果存储在本地内存或磁盘中，以便后续使用。

举例：在一个 Spark 集群中，如果任务 A 需要计算某个数据分区的总和，Executor 会执行这个计算任务，并将结果返回给 Driver 或保存到 HDFS 中。

4. SchedulerBackend

SchedulerBackend 是 Spark 任务调度与资源管理器之间的桥梁，负责与外部资源管理器（如 YARN、Mesos、Kubernetes 等）进行交互。SchedulerBackend 管理资源的请求和释放，并与 TaskScheduler 协同工作，调度任务的执行。

与资源管理器交互：SchedulerBackend 提供了一个抽象层，允许 Spark 在不同的资源管理器环境中运行，而不需要修改 Spark 的核心代码。
任务分配：SchedulerBackend 根据资源管理器的调度结果，向 TaskScheduler 提供节点信息，帮助 TaskScheduler 分配任务。

举例：在 YARN 模式下，SchedulerBackend 会向 YARN ResourceManager 请求资源，获取可用的节点，然后将任务调度到这些节点上执行。

总结

Spark 的任务调度流程涉及多个组件的协同工作。DAG Scheduler 将作业拆分为多个阶段，并根据宽依赖关系划分任务；TaskScheduler 根据资源情况将任务分配给 Executor 执行，并处理任务的容错；Executor 执行任务并存储计算结果；SchedulerBackend 负责与外部资源管理器（如 YARN、Mesos 等）交互，完成任务的调度和资源管理。这个过程确保了 Spark 能够高效地调度和执行大规模的数据处理任务。