浅析Spark作业基本执行原理

浅析Spark作业基本执行原理
摘要：Spark是一种通用大数据处理框架，它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型[1]。

Spark的作业和任务调度系统是Spark的核心，由于它对任务划分DAG
和容错机制，使得作业调度和执行能够高效执行。

本文将Spark的作业执行流程
分为六个阶段进行分析介绍，揭示了Spark作业执行的基本原理。

关键词：Spark框架；大数据处理；作业执行
Spark的作业调度主要是指基于RDD的一系列操作构成一个作业，然后在Executor中执行。

Spark作业调度依赖两个调度器：DAGScheduler和TaskScheduler，其中DAGScheduler负责任务的逻辑调度，将Job作业拆分成不同
阶段的具有依赖关系的任务集，而TaskScheduler则负责具体任务的调度执行[2]。

从整体上对Spark的作业和任务调度系统进行分析，可将执行流程分为提交作业、划分调度阶段、提交调度阶段、提交任务、执行任务、获取执行结果六个阶段[3]。

1.提交作业
作业的提交是从RDD.count方法开始的，它会触发SparkContext的runJob方
法来提交作业。

该方法会进入DAGScheduler的runJob方法，在该方法中调用submitJob方法，这里进程会发生阻塞，直到收到作业完成或失败的结果。

此外，在submitJob方法中会创建一个JobWaiter对象，将该对象发送给调度实践进程池进行处理，在接收到完成模式匹配的消息之后就开始了划分调度阶段。

2.划分调度阶段
划分调度阶段的依据是RDD的操作是否为宽依赖(ShuffleDependency)进行的，即当RDD的操作为宽依赖时，则以该操作为界限划分成前后两个调度阶段。

DAGScheduler从最后一个RDD开始，通过getParentStages判断它依赖的祖
先RDD是否存在Shuffle操作，如果没有Shuffle操作则本次作业只会生成一个ResultStage；如果存在Shuffle操作，则本次作业会生成一个ResultStage和至少一个ShuffleMapStage，该ResultStage存在父调度阶段，从发生Shuffle操作的RDD
向前遍历，找出所有的ShuffleMapStage，然后通过registerShuffleDependencies和newOrUsedShuffleStage划分所有的ShuffleMapStage。

当所有调度阶段划分完毕之后，按照依赖关系按顺序提交调度阶段进行运行。

3.提交调度阶段
提交调度阶段通过submintStage方法完成。

在该方法中获取finalStage的父
调度阶段，并将其放入waitingStages列表中，同时递归调用submitStage方法，
直到找到没有父调度阶段的stage；如果不存在父调度阶段则使用submitMissingTasks方法提交执行。

把不存在父调度阶段的stage作为作业运行的
入口，相继提交后续调度阶段。

4.提交任务
当提交调度阶段完成之后，DAGScheduler会根据调度阶段划分拆分成对应的
任务，这些任务会组成一个任务集合提交到TaskSchedular。

TaskSchedular接收到
任务集之后会给每个任务集构建TaskSetManager来管理任务集，并将TaskSetManager放入系统调度池中，根据系统调度算法分配资源，然后将分配好
资源的任务发送到Worker节点上。

5.执行任务
当任务被发送到worker节点之后会调用Executor的launchTask方法进行处理，在launchTask方法中对任务进行封装生成TaskRunner来管理任务运行时的细节，再把TaskRunner放到线程池中运行。

TaskRunner的run方法首先会对任务本
身和它所依赖的文件反序列，然后对反序列化的任务调用runTask方法执行任务。

6.获取执行结果
任务执行完毕后TaskRunner将执行结果传递给DriverEndPoint之后，再转给TaskSchedulerImpl处理，该方法对不同状态的任务作出不同的处理，如果任务是Shuffle类型，在MapOutputTrackerMaster中完成对该任务的处理，如果任务是ResultTask，作业执行完毕就标记为已经完成，并释放资源通知系统总线。

参考文献
[1]张琴.大数据处理统一引擎ApacheSpark研究.现代制造技术与装备,2017(8).
[2]郭景瞻.《图解Spark核心技术与案例实战》.2017.
[3]刘恒.Spark缓存机制和作业调度策略研究.四川师范大学,2019.
作者简介：曹廷（1990.05-），女，湖北荆门人，硕士，工程师，主要研究方向：移动互联，前端技术；
付宇（1986.09-），男，湖北荆门人，硕士，工程师，主要研究方向：大数据，
云计算。