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。