简述DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend实现原理 ?
参考回答
Spark的调度系统主要由DAGScheduler、TaskScheduler和SchedulerBackend三个组件组成,它们在作业执行过程中起到关键作用,协同工作以确保任务的调度和执行。
- DAGScheduler:负责将作业分解成多个阶段(Stage)并进行调度。它通过分析DAG(有向无环图)来确定作业的阶段,管理阶段之间的依赖关系,并将每个阶段进一步拆解成任务进行处理。
- TaskScheduler:负责将任务分配到集群中的执行节点。它会根据集群资源情况和任务的需求,将任务调度到适当的Executor中执行。
- SchedulerBackend:是TaskScheduler与集群管理器(如YARN、Mesos、Kubernetes)之间的接口,负责向集群管理器请求资源并提交任务。
详细讲解与拓展
- DAGScheduler的实现原理:
- 作业分阶段:DAGScheduler首先会将一个作业(Job)分解成多个阶段(Stage)。作业的每个阶段由一组可以并行执行的任务组成。阶段的划分基于数据的宽依赖关系(如Shuffle操作)与窄依赖关系(如Map操作)。
- DAG构建:DAGScheduler构建一个DAG(有向无环图)来表示任务的执行顺序。DAG中每个节点代表一个Stage,每个Stage内的任务可以并行执行,但不同Stage之间会存在依赖关系。
- Stage的提交与调度:一旦DAGScheduler确定了Stage的划分,它会将Stage提交给TaskScheduler进行调度,并为每个Stage生成多个任务。对于依赖的Stage,DAGScheduler会按照正确的顺序依次提交,确保数据依赖关系得到满足。
- 失败重试:在执行过程中,如果某个Stage的任务失败,DAGScheduler会尝试重新调度该Stage,直到成功执行。
- TaskScheduler的实现原理:
- 任务调度:TaskScheduler负责将任务调度到具体的执行节点(Executor)上。它接收到DAGScheduler提交的任务后,会根据集群的资源情况和任务的要求,选择合适的Executor来执行任务。
- 资源分配:TaskScheduler与集群管理器(如YARN、Mesos等)进行交互,请求资源并为任务分配资源。它会通过与SchedulerBackend接口交互,向集群管理器请求资源。
- 任务的执行:任务被分配到Executor后,TaskScheduler会监控任务的执行状态,并在任务完成后进行后续处理。如果任务失败,TaskScheduler会根据调度策略进行重试或抛出异常。
- SchedulerBackend的实现原理:
- 资源请求与提交:SchedulerBackend是TaskScheduler与集群管理器之间的桥梁,它负责向集群管理器请求计算资源。在Spark中,SchedulerBackend的具体实现由集群管理器决定,如在YARN环境下,SchedulerBackend会使用YARN的API来请求资源。
- 与集群管理器交互:SchedulerBackend与集群管理器交互,负责提交任务和管理集群资源的使用。在任务执行过程中,SchedulerBackend负责监听资源的使用情况,并在资源使用完毕后将其释放。
- 任务启动与监控:SchedulerBackend会监控Executor的状态,确保任务能够顺利启动并执行。如果Executor挂掉,SchedulerBackend会通知TaskScheduler进行任务的重试或迁移。
- 三者的协作:
- DAGScheduler首先分析DAG图并将作业拆分成阶段,每个阶段由多个任务组成。
- 然后,TaskScheduler接收到这些任务,并根据集群资源情况将它们调度到合适的Executor。
- SchedulerBackend则负责与集群管理器交互,分配资源,启动任务,并确保任务的执行和资源的管理。
总结
Spark的调度系统由DAGScheduler、TaskScheduler和SchedulerBackend三部分组成,它们协同工作来实现作业的调度与执行。DAGScheduler负责将作业分解为阶段并构建DAG,TaskScheduler负责将任务分配到执行节点,SchedulerBackend则与集群管理器进行资源交互,确保任务能够在集群中成功运行。