一个Spark job的生命历程

一个job的生命历程

dagScheduler.runJob //（1）
--> submitJob ( eventProcessLoop.post(JobSubmitted,***) //（2）
    --> eventProcessLoop //（3）
        --> onReceive(event: DAGSchedulerEvent) //（4）
            --> doOnReceive(event: DAGSchedulerEvent) //（5）
                --> case JobSubmitted //（6）
                    --> dagScheduler.handleJobSubmitted //（7）
                        --> finalStage =createResultStage(finalRDD, func, partitions, jobId, callSite) //（8）    
                        --> job = new ActiveJob(jobId, finalStage, callSite, listener, properties) //（9）
                        --> jobIdToActiveJob(jobId) = job //（10）
                        --> activeJobs += job //（11）
                        --> finalStage.setActiveJob(job) //（12）
                        --> stageIds = jobIdToStageIds(jobId).toArray //（13）
                        --> stageInfos = stageIds.flatMap(id => stageIdToStage.get(id).map(_.latestInfo)) //（14）
                        --> listenerBus.post(SparkListenerJobStart(job.jobId, jobSubmissionTime, stageInfos, properties)) //（15）
                        --> submitStage(finalStage) //（16）
                            --> getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id) //（17）
                                --> finalStage = getOrCreateShuffleMapStage(dependency, jobId) //（18）
                                    --> createShuffleMapStage(dep, firstJobId) //（19）
                                        -->stage = new ShuffleMapStage(id, rdd, numTasks, parents, jobId, rdd.creationSite, shuffleDep)
                                --> job = new ActiveJob(jobId, finalStage, callSite, listener, properties) //（20）                    
                                --> submitStage(finalStage)  //（21）//划分和提交stage算法精髓
                                    --> submitMissingTasks(stage, jobId.get) //（22）
                                        --> submitWaitingChildStages(stage) //(23)
                                --> markMapStageJobAsFinished(job, mapOutputTracker.getStatistics(dependency))  //（24）

（1）所有的action算子都会触发一个job的调度，经过多次不同的runjob重载后停在这里调度 submitJob

（2）调用eventProcessLoop方法，并发送 JobSubmitted 消息给DAGSchedulerEventProcessLoop(DAGScheduler的循环响应函数体)

（3）eventProcessLoop = new DAGSchedulerEventProcessLoop(this)

（4）onReceive 函数是接受 DAGSchedulerEventProcessLoop DAG调度程序的事件接受函数

（5）doOnReceive 实际是步骤4的事件处理函数

（6）根据步骤2的发送事件，触发 JobSubmitted 这个事件响应

（7）dagScheduler 的核心入口

（8）使用触发的job的最后一个RDD创建一个 finalstage，并且放入内存缓存中 stageIdToStage

（9）使用 finalStage 创建一个job。这个job最后一个stage就是final stage

（10）（11）（12）（13）（14）（15）把 job 加入各种内存缓存中，其实就是各个数据结构

（16）提交fianlStage。总是从最后开始往前推测。

（17）获取当前stage的父stage。stage的划分算法，主要在这里。waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]。栈结构，从最后的stage往前的stage 放进栈中，实现先进后出。符合程序调用顺序。

（18）获取最后一个stage，finalstage

（19）生成一个 ShuffleMapStage

（20）利用finalestage 生成一个job

（21）划分和提交stage算法精髓，划分好stage之后全部放在waiting stage 数据结构中

（22）提交所有在 waiting stage 中的stage，从stage0...finalstage

（23）检查等待的阶段，现在有资格重新提交。提交依赖于给定父级阶段的阶段。当父阶段完成时调用成功

（24）所有的stage划分完并提交结束

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stage划分算法非常重要，精通spark，必须对stage划分算法很清晰，知道自己编写的spark程序被划分为几个job，每个job被划分为几个stage，

每个stage包含了哪些代码，只有知道每个stage包括哪些代码后。在线上，如果发现某个stage执行特别慢，或者某个stage一直报错，才能针对

特定的stage包含的代码排查问题，或性能调优。

stage划分算法总结：

1.从finalstage倒推（通过 栈 数据结构实现）

2.通过宽依赖，进行stage的划分

3.通过递归，优先提交父stage

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/**
* 获取某个stage的父stage
* 对于一个stage，如果它的最后一个RDD的所有依赖都是窄依赖，将不会创建新的stage
* 如果其RDD会依赖某个RDD，用宽依赖的RDD创建一个新的stage，并立即返回这个stage
* @type {[type]}
*/
private def getMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = {
    val missing = new HashSet[Stage]
    val visited = new HashSet[RDD[_]]
    val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
    
    def visit(rdd: RDD[_]) {
      if (!visited(rdd)) {
        visited += rdd
        val rddHasUncachedPartitions = getCacheLocs(rdd).contains(Nil)
        if (rddHasUncachedPartitions) {
            //遍历RDD的依赖，对于每种具有shuffle的操作，如reduceByKey，groupByKey，countByKey，底层对应了3个RDD：
            //Map
          for (dep <- rdd.dependencies) {
            dep match {
                //如果是宽依赖
              case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
                  //使用宽依赖的RDD创建一个 ShuffleMapStage，并且将isShuffleMap 设置为true，
                  //默认最后一个stage不是shuffle不是ShuffleMapStage，但是finalstage之前所有的stage都是ShuffleMapStage
                val mapStage = getOrCreateShuffleMapStage(shufDep, stage.firstJobId)
                if (!mapStage.isAvailable) {
                  missing += mapStage
                }
              
                //如果是窄依赖
              case narrowDep: NarrowDependency[_] =>
              //将依赖的RDD放入栈中
                waitingForVisit.push(narrowDep.rdd)
            }
          }
        }
      }
    }
    //
    waitingForVisit.push(stage.rdd)
    while (waitingForVisit.nonEmpty) {
    //
      visit(waitingForVisit.pop())
    }
    missing.toList
  }

 

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taskScheduler

－－＞taskSchedulerImpl　（standalone模式）

    －－＞SparkDeploySchedulerBackend　（负责创建AppClient,　向master注册Application）

在TaskSchedulerImpl中,对一个单独的taskset的任务进行调度.这个类负责追踪每一个taskset,如果task失败的话

会负责重试spark,直到超过重试次数,并且会通知延迟调度,为这个taskSet处理本地化机制.它的主要接口是

resourceOffer,在这个接口中,taskset会希望在一个节点上运行一个任务,并且接受任务的状态改变消息,

来知道它负责的task的状态改变了.

override def submitTasks(taskSet: TaskSet) {
    val tasks = taskSet.tasks　//获取ttaskSet的task列表
    logInfo("Adding task set " + taskSet.id + " with " + tasks.length + " tasks")
    this.synchronized {
      //每个taskSet都会创建一个manager，用于管理每个taskSet，并设定最大失败次数 maxTaskFailures
      val manager = createTaskSetManager(taskSet, maxTaskFailures)
      val stage = taskSet.stageId
      //尝试连接task，如果task失败，会负责重试spark,直到超过重试次数,并且会通知延迟调度
      val stageTaskSets =
        taskSetsByStageIdAndAttempt.getOrElseUpdate(stage, new HashMap[Int, TaskSetManager])
      //通过 manager 获得活着的taskSet
      stageTaskSets(taskSet.stageAttemptId) = manager
      val conflictingTaskSet = stageTaskSets.exists { case (_, ts) =>
        ts.taskSet != taskSet && !ts.isZombie
      }
      if (conflictingTaskSet) {
        throw new IllegalStateException(s"more than one active taskSet for stage $stage:" +
          s" ${stageTaskSets.toSeq.map{_._2.taskSet.id}.mkString(",")}")
      }
      //利用已选择的调度器schedulableBuilder，把一个taskSet的manager加入调度管理池中
      /*
      def initialize(backend: SchedulerBackend) {
        this.backend = backend
        schedulableBuilder = {
          schedulingMode match {
            case SchedulingMode.FIFO =>
              new FIFOSchedulableBuilder(rootPool)
            case SchedulingMode.FAIR =>
              new FairSchedulableBuilder(rootPool, conf)
            case _ =>
              throw new IllegalArgumentException(s"Unsupported $SCHEDULER_MODE_PROPERTY: " +
              s"$schedulingMode")
          }
        }
        schedulableBuilder.buildPools()
      }*/
      schedulableBuilder.addTaskSetManager(manager, manager.taskSet.properties)
      
      if (!isLocal && !hasReceivedTask) {
        starvationTimer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
          override def run() {
            if (!hasLaunchedTask) {
              logWarning("Initial job has not accepted any resources; " +
                "check your cluster UI to ensure that workers are registered " +
                "and have sufficient resources")
            } else {
              this.cancel()
            }
          }
        }, STARVATION_TIMEOUT_MS, STARVATION_TIMEOUT_MS)
      }
      hasReceivedTask = true
    }
    /**
      * 创建 taskScheduler 的时候,就是为 taskSchedulerImpl 创建一个 SparkDeploySchedulerBackend .
      * 它负责创建AppClient,向master注册Application
      */
    backend.reviveOffers()
  }