简述Spark client提交application后,接下来的流程 ?

参考回答

在Spark中,客户端(Spark Client)提交一个应用程序(Application)后,整个作业的执行流程包括多个阶段,主要流程如下:

  1. 提交Application:Spark客户端通过SparkContext将作业(Application)提交给集群的集群管理器(如YARN、Mesos、Kubernetes)。
  2. 集群管理器分配资源:集群管理器负责接收并调度Spark应用程序,根据集群资源情况为任务分配Executor。
  3. 启动Executor:集群管理器会启动Executor,并将Executor分配给Spark的Driver程序。
  4. DAGScheduler划分作业阶段:Driver程序的DAGScheduler将作业划分为多个Stage,并为每个Stage生成任务(Task)。
  5. TaskScheduler调度任务:TaskScheduler负责将任务分配给Executor进行执行,并监控任务的执行状态。
  6. 任务执行与监控:Executor执行任务,运行计算操作,生成输出,并报告状态给Driver。
  7. 结果收集:任务完成后,结果通过集群管理器返回给Driver程序,最终完成作业。

详细讲解与拓展

  1. 提交Application(客户端提交作业)
    • Spark应用程序在客户端上启动后,客户端会创建一个SparkConf对象来配置作业的相关参数,如集群类型、资源需求等。
    • 客户端通过SparkContext提交应用程序,并请求集群管理器分配资源。
  2. 集群管理器分配资源
    • 集群管理器(如YARN、Mesos、Kubernetes等)接收到作业请求后,负责在集群中分配Executor资源。集群管理器会为每个Spark作业分配适当的Executor,并启动Driver程序。
    • 集群管理器的工作主要是进行资源的调度与管理,确保作业能够在集群中顺利运行。
  3. 启动Executor
    • 集群管理器根据资源需求启动一个或多个Executor。Executor是Spark应用程序的计算资源,每个Executor负责执行任务并保存中间结果。
    • 每个Executor会在集群中的一个节点上运行,并由Driver程序管理。
  4. DAGScheduler划分作业阶段
    • Driver程序中的DAGScheduler负责将整个作业分解成多个Stage。每个Stage由多个可以并行执行的任务组成,Stage之间的划分主要基于数据的依赖关系。
    • DAGScheduler会创建DAG(有向无环图),并根据Stage的依赖关系,决定执行顺序。
  5. TaskScheduler调度任务
    • DAGScheduler将每个Stage划分为若干个任务后,TaskScheduler负责将这些任务调度到Executor上进行执行。
    • TaskScheduler会考虑Executor的可用资源,并决定将任务分配到哪个Executor上。任务可能是计算任务或Shuffle任务。
  6. 任务执行与监控
    • Executor接收到任务后,会在本地执行计算,并进行数据处理。任务执行的过程中,Executor会向Driver报告任务的执行进度、状态等信息。
    • 如果任务执行失败,TaskScheduler会根据策略进行任务重试,直到任务成功执行。
  7. 结果收集
    • 任务执行完成后,Executor将结果传回给Driver程序。如果有Shuffle操作,数据会在Executor之间进行传输。
    • 最终,Driver程序收集所有任务的结果,完成整个作业的执行。

总结

客户端提交Spark应用后,作业经历了集群资源分配、任务调度、任务执行等多个阶段。在集群管理器分配资源后,Driver通过DAGScheduler划分作业阶段,并由TaskScheduler调度任务到Executor上执行。任务执行完成后,结果会返回给Driver,整个作业完成。

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