多个Job如何分配计算资源：
调度模块分为：DAGScheduler和TaskScheduler
计算任务按DAG分阶段提交集群
用户只需要关心如何创建RDD来操作，无需关注底层的调度，除非要优化
DAGScheduler负责分析应用，建立DAG，划分Stage，Stage由并发Task（Task逻辑相同，作用于不同数据Partition）构成，DAG的实现在不同资源管理框架（L、S、M、Y）下一样
Task提交到TaskScheduler，TaskScheduler通过Cluster Manager分配Worker的Executor启动Task。Executor先看当前任务有无缓存，没有则开始计算。计算结果会回传到Driver或保存在本地。不同资源管理框架实现方式不同，主要是实现org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl
调度模块的三个类：org.apache.spark.scheduler下的
DAGScheduler、SchedulerBackend、TaskScheduler
这三个类构成了任务调度逻辑图：
SchedulerBackend负责向当前计算的Task分配Executor，并启动Task，完成计算调度，使用reviveOffers实现，不同运行模式加入不同的逻辑
TaskScheduler为SparkContext调度任务，也就是从DAGScheduler接收Task，并提交，执行慢的会备份任务。其中的TaskSchedulerImpl会调用Backend的reviveOffers：提交新任务、任务执行失败、Executor不可用、任务执行慢重新分配资源
TaskScheduler和Backend的关系图：
每个Backend对应唯一TaskScheduler，都由SparkContext创建和持有
其中Mesos有两种Backend，粗coarsegrained和细fine-grained，将每个Spark Task映射成Mesos Task 从而让Mesos来调度和执行Task
DAGScheduler：
DAG划分Stage，Stage包含相同逻辑的Task，在不同资源框架实现相同。
SparkContext的runJob调用了DAGScheduler的runJob，然后开始划分、生成工作。
- DAGS的创建：
SparkContext调用DAGS的构造函数，在DAGS创建前需要先创建TaskS，因为DAGS要引用它
在DAGS构造函数源码中：
MapOutputTrackerMaster运行在Driver中管理Shuffle Map Task，用来获取Shuffle输出的位置
BlockManagerMaster也运行在Driver中，管理Job的Block信息
在DAGS创建过程中还会生成eventProcessActor，主要用于处理消息
用DAGSchedulerActorSupervisor来创建eventProcessActor，利用了Actor监督策略（错误处理），如果Actor出现错误，就会取消DAGS的Job，停止SparkContext
- 提交Job：
DAGS的runJob调用submitJob，具体的调用过程是：
RDD -> SparkContext#runJob -> DAGS#runJob -> DAGS#submitJob -> DAGS EventProcessActor#receive -> DAGS#handleJobSubmitted
submitJob为Job生成Job ID，并生成一个JobWaiter实例监听Job执行情况，Job的所有Task才会标记为成功，任一Task失败都会使Job失败（JobWaiter#jobFailed）。
近似估计的Job，DAGS不使用JobWaiter而是ApproximateActionListener
eventProcessActor最终调用handleJobSubmitted提交Job
- Stage划分：
handleJobSubmitted根据RDD创建finalStage，然后创建ActiveJob提交计算任务
不同Stage不能并行计算（后面用到前面的结果），因为要进行shuffle。Stage由一系列相同的独立的Task（一个task对应一个partition）组成
根据RDD之间的依赖种类（宽依赖和窄依赖），其中窄依赖的task能并行执行，可以分配到同一个Stage，而宽依赖需要shuffle，所以Spark根据宽依赖将Job划分Stage
Stage划分从最后一个RDD（执行Action）开始，此RDD从SparkContext的rubJob一直调用到handleJobSubmitted，逐层网上划分
如何通过Shuffle来划分Stage是难点，通过shuffleMapTask实现
划分实现细节：
handleJobSubmitted调用newStage创建finalStage，首先会调用getParentStages获取当前的parent Stage，每遇到一个ShuffleDependency（宽依赖）就会生成一个parent Stage，用广度优先搜索来执行
getShuffleMapStage获取shuffleDependency依赖的Stage，没有就创建。源码中这个方法里包括了registerShuffleDependencies确认是否生成，若没有则生成，newOrUsedStage也是生成，但可避免重复计算
- 生成任务：
handleJobSubmitted生成finalStage后为这个Job生成ActiveJob，并计算finalStage
除了本地运行，handleJobSubmitted调用submitStage，先递归提交parent Stage，再提交finalStage
最后，submitMissingTasks完成DAGS的工作，判断哪些partition需要计算，判断task是否已经结束，把task封装到TaskSet中，并向TaskScheduler提交Task，就完成了DAGS的工作。
任务调度（TaskScheduler）：
每个TaskScheduler对应一个SchedulerBackend，TaskScheduler负责Application不同Job之间的调度，执行失败启动重试机制，并为执行慢的Task备份。SchedulerBackend与Cluster Manager交互，取得应用的资源，并传给TaskScheduler，并最终分配计算所取到的资源。
- 创建TaskScheduler：
SparkContext创建时，执行了createTaskScheduler创建，根据传入master的url来判断资源管理框架，生成不同的TaskScheduler和SchedulerBackend
设置spark.speculation为true打开任务推测，这样在创建之后会周期性调用TaskSetManager的checkSpeculatableTasks检查，周期间隔通过spark.speculation.interval设置
- 提交Task：
DAGS按照顺序提交Stage到TaskScheduler，用到TaskSchedulerImpl#submitTasks
接下来进行Task级别的资源调度，task分配到Executor最终完成
首先是scheduler层的调用类，位于Driver端：
1 scheduler.TaskSchedulerImpl#submitTasks ->
2 SchedulableBuilder#addTaskSetManager ->
3 cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend#reviveOffers ->
4 cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverActor#makeOffers ->
5 TaskSchedulerImpl@resourceOffers ->
6 cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverActor#launchTasks ->
最终到executor
executor.CoarseGrainedSchedulerBackend.receiveWithLogging#launchTask
executor.Executor#launchTask
Driver端的调度处理（上面位于Scheduler的操作,对源码分析）：
调用栈1将TaskSet放进TaskSetManager，根据就近原则（locality aware）分配Task计算资源，监控执行，并有失败重试、慢任务推测性执行功能
调用栈2中，schedulableBuilder是Application级别的调度器，会确定TaskSetManager调度顺序，再由TaskSetManager根据就近原则分配。有两种调度策略FIFO（先进先出）、FAIR（公平），可通过scheduler.mode设置，默认为FIFO。
调用栈5响应cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend的资源调度请求，为Task具体分配资源，输入是一个Executor列表，输出是scheduler.TaskDescription二维数组，包含了Task ID、Executor ID和Task执行环境依赖等。此步骤源码中包括避免Task集中分配采取的随机打散、获取按照调度顺序排序好的TaskSetManager、计算就近原则、调用TaskSetManager为Executor分配Task
调用栈6将以上得到的Tasks发送给Executor
Executor接收到信息开始执行Task
- 具体调度实现：
schedulableBuilder.addTakSetManager根据调度方式不同，分别有FIFOSchedulableBuilder和FairSchedulableBuilder实现。构造方法中有rootPool这个输入，里面包含了TaskSetManager
FIFO调度：
保证Job ID较小的先被调度，同一个Job就Stage ID较小先调度，源码中也正是先比较Job ID再比较Stage ID
FAIR调度：
需要在rootPool的基础上根据配置文件来构建调度树，包含多个pool
- 处理Task运算结果：
Driver接收Executor执行结果：
Task在Executor执行完后向Driver发送StatusUpdate消息，Driver状态更新为TaskState.FINISHED，Driver把状态更新通知TaskScheduler，Executor重新分配新Task
TaskSchedulerImpl#statusUpdate中实现判断并标记Task是否执行成功。处理结果由Daemon线程池负责，默认为4个线程，通过spark.resultGetter.threads设置。
结果传回Driver后，spark.driver.maxResultSize设置最大结果大小，大于就直接丢弃。在此范围内，较大的结果存入storage.BlockManager，较小就直接回传给Driver，这个是通过spark.akka.frameSize设置界线，默认为10M，回传机制就是AKKA消息传递机制。
处理任务成功执行：
Driver端对结果的处理，首先确定大小符不符合要求，向远端worker获取结果，判断错误，最后将远端结果删除
Scheduler.handleSuccessfulTask负责处理获取到的计算结果
1 scheduler.TaskSchedulerImpl#handleSuccessfulTask ->
2 TaskSetManager#handleSuccessfulTask ->
3 DAGScheduler#taskEnded ->
4 DAGScheduler#eventProcessActor ->
5 DAGScheduler#handleTaskCompletion
调用栈5完成了计算结果处理，ResultTask调用scheduler.JobWaiter告知调用者任务结束。
当所有Task都结束时，把Stage标记为结束，通知JobWaiter任务能够结束
对于ShuffleMapTask，要将结果保存到Stage，将结果注册到MapOutputTrackerMaster，下一个Stage的Task可以获取Shuffle结果
如果所有任务都返回，Stage还有部分数据为空，证明某部分Task失败需要重新提交Stage
如果ResultTask对应的Stage执行完成，就证明Job执行完成。
处理任务失败的容错机制：
TaskSchedulerImpl#statusUpdate调用TaskResultGetter#enqueueFailedTask处理。
核心实现在于handleFailedTask，它调用TaskSetManager处理任务失败，当失败次数没有超过阈值（默认为4，通过spark.task.maxFailures设置）重新提交任务，如果超过阈值，标记为失败
总结：
Task是集群上运行的基本单位，一个Task负责处理RDD的一个Partition，RDD的多个Partition由不同Task处理，所以这些Task逻辑都一样，只不过处理的数据不同。这些Task组成了Stage
Task分类：ShuffleMapTask、ResultTask
ShuffleMapTask根据Task的partitioner将计算结果放到不同bucket中，而ResultTask将计算结果发回Driver
一个Job有多个Stage，最后的Stage包含的是ResultTask
在用户触发action指令，SparkContext通过runJob进行任务提交，先由DAG的handleJobSubmitted处理，有划分Stage、提交Stage、Task等，让Task运行在集群上
Stage的开始是从外部存储或Shuffle中读取数据；结束于发生Shuffle或者生成结果。
划分完Stage后，TaskScheduler为Stage的Task分配计算资源，而具体的分配其实由Cluster Manager负责。