spark job提交执行流程

Posted 2022-01-27 一加六

standalone

集群启动后worker向master注册信息，
通过spark-submit提交任务时，在任务提交节点或Client启动driver，
在driver创建并初始化sparkContext对象，包含DAGScheduler和TaskScheduler，TaskScheduler与Master节点通讯申请注册Application，Master节点接收到Application的注册请求后，通过资源调度算法，在自己的集群的worker上启动Executor进程；启动的Executor也会反向注册到TaskScheduler上
DAGScheduler：负责把Spark作业转换成Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图），根据宽窄依赖切分Stage，然后把Stage封装成TaskSet的形式发送个TaskScheduler；
所有task运行完成后，SparkContext向Master注销，释放资源；

参考文章

spark on yarn

client

SparkContext在Client创建并实例化
1.client向ResouceManager申请启动ApplicationMaster，同时在SparkContext初始化中创建DAGScheduler和TaskScheduler

2.ResouceManager收到请求后，在一台NodeManager中启动第一个Container运行ApplicationMaster

3.Dirver中的SparkContext初始化完成后与ApplicationMaster建立通讯，ApplicationMaster向ResourceManager申请Application的资源

4.一旦ApplicationMaster申请到资源，便与之对应的NodeManager通讯，启动Executor，并把Executor信息反向注册给Dirver

5.Dirver分发task，并监控Executor的运行状态，负责重试失败的task

6.运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己

Cluster

1.client向ResouceManager申请启动ApplicationMaster，同时在SparkContext初始化中创建DAGScheduler和TaskScheduler

2.ResouceManager收到请求后，在一台NodeManager中启动第一个Container运行ApplicationMaster

3.Dirver中的SparkContext初始化完成后与ApplicationMaster建立通讯，ApplicationMaster向ResourceManager申请Application的资源

4.一旦ApplicationMaster申请到资源，便与之对应的NodeManager通讯，启动Executor，并把Executor信息反向注册给Dirver

5.Dirver分发task，并监控Executor的运行状态，负责重试失败的task

6.运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己

Yarn-client和Yarn-cluster的区别：

yarn-cluster模式下，Dirver运行在ApplicationMaster中，负责申请资源并监控task运行状态和重试失败的task，当用户提交了作业之后就可以关掉client，作业会继续在yarn中运行；

yarn-client模式下，Dirver运行在本地客户端，client不能离开。