Spark 通讯架构和调度

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark 通讯架构和调度相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1、Spark 通讯架构

1.1 Spark通信架构概述

Spark2.x版本使用Netty通讯框架作为内部通讯组件。spark 基于netty新的rpc框架借鉴了Akka的中的设计,它是基于Actor模型,如下图所示:

Spark

图 Actor模型

Spark通讯框架中各个组件(Client/Master/Worker)可以认为是一个个独立的实体,各个实体之间通过消息来进行通信。具体各个组件之间的关系图如下:

Spark

图 Spark通讯架构

Endpoint(Client/Master/Worker)有1个InBoxN个OutBox(N>=1,N取决于当前Endpoint与多少其他的Endpoint进行通信,一个与其通讯的其他Endpoint对应一个OutBox),Endpoint接收到的消息被写入InBox,发送出去的消息写入OutBox并被发送到其他Endpoint的InBox中。

1.2 Spark通讯架构解析

Spark通信架构如下图所示:

Spark

图 Spark通讯架构

RpcEndpoint:RPC端点,Spark针对每个节点(Client/Master/Worker)都称之为一个Rpc端点,且都实现RpcEndpoint接口,内部根据不同端点的需求,设计不同的消息和不同的业务处理,如果需要发送(询问)则调用Dispatcher;

RpcEnv:RPC上下文环境,每个RPC端点运行时依赖的上下文环境称为RpcEnv;

Dispatcher:消息分发器,针对于RPC端点需要发送消息或者从远程RPC接收到的消息,分发至对应的指令收件箱/发件箱。如果指令接收方是自己则存入收件箱,如果指令接收方不是自己,则放入发件箱;

Inbox:指令消息收件箱,一个本地RpcEndpoint对应一个收件箱,Dispatcher在每次向Inbox存入消息时,都将对应EndpointData加入内部ReceiverQueue中,另外Dispatcher创建时会启动一个单独线程进行轮询ReceiverQueue,进行收件箱消息消费;

RpcEndpointRef:RpcEndpointRef是对远程RpcEndpoint的一个引用。当我们需要向一个具体的RpcEndpoint发送消息时,一般我们需要获取到该RpcEndpoint的引用,然后通过该应用发送消息。

OutBox:指令消息发件箱,对于当前RpcEndpoint来说,一个目标RpcEndpoint对应一个发件箱,如果向多个目标RpcEndpoint发送信息,则有多个OutBox。当消息放入Outbox后,紧接着通过TransportClient将消息发送出去。消息放入发件箱以及发送过程是在同一个线程中进行;

RpcAddress:表示远程的RpcEndpointRef的地址,Host + Port。

TransportClient:Netty通信客户端,一个OutBox对应一个TransportClient,TransportClient不断轮询OutBox,根据OutBox消息的receiver信息,请求对应的远程TransportServer;

TransportServer:Netty通信服务端,一个RpcEndpoint对应一个TransportServer,接受远程消息后调用Dispatcher分发消息至对应收发件箱;根据上面的分析,Spark通信架构的高层视图如下图所示:

Spark

图 Spark通信框架高层视图

2、Spark 任务调度机制

在工厂环境下,Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式,之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。

2.1 Spark任务提交流程

在上一章中我们讲解了Spark YARN-Cluster模式下的任务提交流程,如下图所示:

Spark

图YARN-Cluster任务提交流程

下面的时序图清晰地说明了一个Spark应用程序从提交到运行的完整流程:

Spark

图Spark任务提交时序图

提交一个Spark应用程序,首先通过Client向ResourceManager请求启动一个Application,同时检查是否有足够的资源满足Application的需求,如果资源条件满足,则准备ApplicationMaster的启动上下文,交给ResourceManager,并循环监控Application状态。

当提交的资源队列中有资源时,ResourceManager会在某个NodeManager上启动ApplicationMaster进程,ApplicationMaster会单独启动Driver后台线程,当Driver启动后,ApplicationMaster会通过本地的RPC连接Driver,并开始向ResourceManager申请Container资源运行Executor进程(一个Executor对应与一个Container),当ResourceManager返回Container资源,ApplicationMaster则在对应的Container上启动Executor。

Driver线程主要是初始化SparkContext对象,准备运行所需的上下文,然后一方面保持与ApplicationMaster的RPC连接,通过ApplicationMaster申请资源,另一方面根据用户业务逻辑开始调度任务,将任务下发到已有的空闲Executor上。

当ResourceManager向ApplicationMaster返回Container资源时,ApplicationMaster就尝试在对应的Container上启动Executor进程,Executor进程起来后,会向Driver反向注册,注册成功后保持与Driver的心跳,同时等待Driver分发任务,当分发的任务执行完毕后,将任务状态上报给Driver。

从上述时序图可知,Client只负责提交Application并监控Application的状态。对于Spark的任务调度主要是集中在两个方面: 资源申请和任务分发,其主要是通过ApplicationMaster、Driver以及Executor之间来完成。

2.2 Spark任务调度概述

当Driver起来后,Driver则会根据用户程序逻辑准备任务,并根据Executor资源情况逐步分发任务。在详细阐述任务调度前,首先说明下Spark里的几个概念。一个Spark应用程序包括Job、Stage以及Task三个概念:

· Job是以Action方法为界,遇到一个Action方法则触发一个Job;

· Stage是Job的子集,以RDD宽依赖(即Shuffle)为界,遇到Shuffle做一次划分;

· Task是Stage的子集,以并行度(分区数)来衡量,分区数是多少,则有多少个task。

Spark的任务调度总体来说分两路进行,一路是Stage级的调度,一路是Task级的调度,总体调度流程如下图所示:

Spark

图Spark任务调度概览

Spark RDD通过其Transactions操作,形成了RDD血缘关系图,即DAG,最后通过Action的调用,触发Job并调度执行。DAGScheduler负责Stage级的调度,主要是将job切分成若干Stages,并将每个Stage打包成TaskSet交给TaskScheduler调度。TaskScheduler负责Task级的调度,将DAGScheduler给过来的TaskSet按照指定的调度策略分发到Executor上执行,调度过程中SchedulerBackend负责提供可用资源,其中SchedulerBackend有多种实现,分别对接不同的资源管理系统。有了上述感性的认识后,下面这张图描述了Spark-On-Yarn模式下在任务调度期间,ApplicationMaster、Driver以及Executor内部模块的交互过程:

Spark

图模块交互过程

Spark

Job提交和Task拆分

Driver初始化SparkContext过程中,会分别初始化DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend以及HeartbeatReceiver,并启动SchedulerBackend以及HeartbeatReceiver。SchedulerBackend通过ApplicationMaster申请资源,并不断从TaskScheduler中拿到合适的Task分发到Executor执行。HeartbeatReceiver负责接收Executor的心跳信息,监控Executor的存活状况,并通知到TaskScheduler。

2.3Spark Stage级调度

Spark的任务调度是从DAG切割开始,主要是由DAGScheduler来完成。当遇到一个Action操作后就会触发一个Job的计算,并交给DAGScheduler来提交,下图是涉及到Job提交的相关方法调用流程图。

Spark

图Job提交调用栈

Job由最终的RDD和Action方法封装而成,SparkContext将Job交给DAGScheduler提交,它会根据RDD的血缘关系构成的DAG进行切分,将一个Job划分为若干Stages,具体划分策略是,由最终的RDD不断通过依赖回溯判断父依赖是否是宽依赖,即以Shuffle为界,划分Stage,窄依赖的RDD之间被划分到同一个Stage中,可以进行pipeline式的计算,如上图紫色流程部分。划分的Stages分两类,一类叫做ResultStage,为DAG最下游的Stage,由Action方法决定,另一类叫做ShuffleMapStage,为下游Stage准备数据,下面看一个简单的例子WordCount。

Spark

图WordCount实例

Job由saveAsTextFile触发,该Job由RDD-3和saveAsTextFile方法组成,根据RDD之间的依赖关系从RDD-3开始回溯搜索,直到没有依赖的RDD-0,在回溯搜索过程中,RDD-3依赖RDD-2,并且是宽依赖,所以在RDD-2和RDD-3之间划分Stage,RDD-3被划到最后一个Stage,即ResultStage中,RDD-2依赖RDD-1,RDD-1依赖RDD-0,这些依赖都是窄依赖,所以将RDD-0、RDD-1和RDD-2划分到同一个Stage,即ShuffleMapStage中,实际执行的时候,数据记录会一气呵成地执行RDD-0到RDD-2的转化。不难看出,其本质上是一个深度优先搜索算法。

一个Stage是否被提交,需要判断它的父Stage是否执行,只有在父Stage执行完毕才能提交当前Stage,如果一个Stage没有父Stage,那么从该Stage开始提交。Stage提交时会将Task信息(分区信息以及方法等)序列化并被打包成TaskSet交给TaskScheduler,一个Partition对应一个Task,另一方面TaskScheduler会监控Stage的运行状态,只有Executor丢失或者Task由于Fetch失败才需要重新提交失败的Stage以调度运行失败的任务,其他类型的Task失败会在TaskScheduler的调度过程中重试。

相对来说DAGScheduler做的事情较为简单,仅仅是在Stage层面上划分DAG,提交Stage并监控相关状态信息。TaskScheduler则相对较为复杂,下面详细阐述其细节。

2.4 Spark Task级调度

Spark Task的调度是由TaskScheduler来完成,由前文可知,DAGScheduler将Stage打包到TaskSet交给TaskScheduler,TaskScheduler会将TaskSet封装为TaskSetManager加入到调度队列中,TaskSetManager结构如下图所示。

Spark

图TaskManager结构

TaskSetManager负责监控管理同一个Stage中的Tasks,TaskScheduler就是以TaskSetManager为单元来调度任务

Spark

前面也提到,TaskScheduler初始化后会启动SchedulerBackend,它负责跟外界打交道,接收Executor的注册信息,并维护Executor的状态,所以说SchedulerBackend是管“粮食”的,同时它在启动后会定期地去“询问”TaskScheduler有没有任务要运行,也就是说,它会定期地“问”TaskScheduler“我有这么余量,你要不要啊”,TaskScheduler在SchedulerBackend“问”它的时候,会从调度队列中按照指定的调度策略选择TaskSetManager去调度运行,大致方法调用流程如下图所示:

Spark

图task调度流程

将TaskSetManager加入rootPool调度池中之后,调用SchedulerBackend的riviveOffers方法给driverEndpoint发送ReviveOffer消息;driverEndpoint收到ReviveOffer消息后调用makeOffers方法,过滤出活跃状态的Executor(这些Executor都是任务启动时反向注册到Driver的Executor),然后将Executor封装成WorkerOffer对象准备好计算资源(WorkerOffer)后,taskScheduler基于这些资源调用resourceOffer在Executor上分配task

2.5 调度策略

前面讲到,TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里,然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行。这个调度过程实际上还是比较粗粒度的,是面向TaskSetManager的

TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列,树中的节点类型为Schdulable,叶子节点为TaskSetManager,非叶子节点为Pool,下图是它们之间的继承关系。

Spark

图任务队列继承关系

TaskScheduler支持两种调度策略,一种是FIFO,也是默认的调度策略,另一种是FAIR。在TaskScheduler初始化过程中会实例化rootPool,表示树的根节点,是Pool类型。

2.5.1. FIFO调度策略

如果是采用FIFO调度策略,则直接简单地将TaskSetManager按照先来先到的方式入队,出队时直接拿出最先进队的TaskSetManager,其树结构如下图所示,TaskSetManager保存在一个FIFO队列中。

Spark

图FIFO调度策略内存结构

2.5.2. FAIR调度策略

FAIR调度策略的树结构如下图所示:

Spark

图FAIR调度策略内存结构

FAIR模式中有一个rootPool和多个子Pool,各个子Pool中存储着所有待分配的TaskSetMagager。

在FAIR模式中,需要先对子Pool进行排序,再对子Pool里面的TaskSetMagager进行排序,因为Pool和TaskSetMagager都继承了Schedulable特质,因此使用相同的排序算法

排序过程的比较是基于Fair-share来比较的,每个要排序的对象包含三个属性: runningTasks值(正在运行的Task数)、minShare值、weight值,比较时会综合考量runningTasks值,minShare值以及weight值。

注意,minShare、weight的值均在公平调度配置文件fairscheduler.xml中被指定,调度池在构建阶段会读取此文件的相关配置。

1. 如果A对象的runningTasks大于它的minShare,B对象的runningTasks小于它的minShare,那么B排在A前面;(runningTasks比minShare小的先执行

1. 如果A、B对象的runningTasks都小于它们的minShare,那么就比较runningTasks与minShare的比值(minShare使用率),谁小谁排前面;(minShare使用率低的先执行

1. 如果A、B对象的runningTasks都大于它们的minShare,那么就比较runningTasks与weight的比值(权重使用率),谁小谁排前面。(权重使用率低的先执行

1. 如果上述比较均相等,则比较名字。

整体上来说就是通过minShare和weight这两个参数控制比较过程,可以做到让minShare使用率和权重使用率少(实际运行task比例较少)的先运行

FAIR模式排序完成后,所有的TaskSetManager被放入一个ArrayBuffer里,之后依次被取出并发送给Executor执行。

从调度队列中拿到TaskSetManager后,由于TaskSetManager封装了一个Stage的所有Task,并负责管理调度这些Task,那么接下来的工作就是TaskSetManager按照一定的规则一个个取出Task给TaskScheduler,TaskScheduler再交给SchedulerBackend去发到Executor上执行。

2.6 本地化调度

DAGScheduler切割Job,划分Stage, 通过调用submitStage来提交一个Stage对应的tasks,submitStage会调用submitMissingTasks,submitMissingTasks 确定每个需要计算的 task 的preferredLocations,通过调用getPreferrdeLocations()得到partition 的优先位置,由于一个partition对应一个task,此partition的优先位置就是task的优先位置对于要提交到TaskScheduler的TaskSet中的每一个task,该task优先位置与其对应的partition对应的优先位置一致

从调度队列中拿到TaskSetManager后,那么接下来的工作就是TaskSetManager按照一定的规则一个个取出task给TaskScheduler,TaskScheduler再交给SchedulerBackend去发到Executor上执行。前面也提到,TaskSetManager封装了一个Stage的所有task,并负责管理调度这些task。

根据每个task的优先位置,确定task的Locality级别,Locality一共有五种,优先级由高到低顺序:

表Spark本地化等级

名称

解析

PROCESS_LOCAL

进程本地化,task和数据在同一个Executor中,性能最好。

NODE_LOCAL

节点本地化,task和数据在同一个节点中,但是task和数据不在同一个Executor中,数据需要在进程间进行传输。

RACK_LOCAL

机架本地化,task和数据在同一个机架的两个节点上,数据需要通过网络在节点之间进行传输。

NO_PREF

对于task来说,从哪里获取都一样,没有好坏之分。

ANY

task和数据可以在集群的任何地方,而且不在一个机架中,性能最差。

在调度执行时,Spark调度总是会尽量让每个task以最高的本地性级别来启动,当一个task以X本地性级别启动,但是该本地性级别对应的所有节点都没有空闲资源而启动失败,此时并不会马上降低本地性级别启动而是在某个时间长度内再次以X本地性级别来启动该task,若超过限时时间则降级启动,去尝试下一个本地性级别,依次类推。

可以通过调大每个类别的最大容忍延迟时间,在等待阶段对应的Executor可能就会有相应的资源去执行此task,这就在在一定程度上提到了运行性能。

1. 失败重试与黑名单机制

除了选择合适的Task调度运行外,还需要监控Task的执行状态,前面也提到,与外部打交道的是SchedulerBackend,Task被提交到Executor启动执行后,Executor会将执行状态上报给SchedulerBackend,SchedulerBackend则告诉TaskScheduler,TaskScheduler找到该Task对应的TaskSetManager,并通知到该TaskSetManager,这样TaskSetManager就知道Task的失败与成功状态,对于失败的Task,会记录它失败的次数,如果失败次数还没有超过最大重试次数,那么就把它放回待调度的Task池子中,否则整个Application失败。

Spark

图模块交互过程

在记录Task失败次数过程中,会记录它上一次失败所在的Executor Id和Host,这样下次再调度这个Task时,会使用黑名单机制,避免它被调度到上一次失败的节点上,起到一定的容错作用。黑名单记录Task上一次失败所在的Executor Id和Host,以及其对应的“拉黑”时间,“拉黑”时间是指这段时间内不要再往这个节点上调度这个Task了。

以上是关于Spark 通讯架构和调度的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

大数据-spark

Apache Hadoop集群安装(NameNode HA + SPARK + 机架感知)

Spark 运行架构核心总结

Flink架构和调度

IM及时通讯软件openfire+mysql+openldap+spark

Spark- Spar架构原理