在上文《Spark技术内幕：Stage划分及提交源代码分析》中，我们分析了Stage的生成和提交。可是Stage的提交，仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分，生成了一个计算拓扑，即须要依照顺序计算的Stage，Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task。我们并没有分析Stage中得Task是怎样生成而且终于提交到Executor中去的。
这就是本文的主题。
从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks開始，分析Stage是怎样生成TaskSet的。
假设一个Stage的全部的parent stage都已经计算完毕或者存在于cache中。那么他会调用submitMissingTasks来提交该Stage所包括的Tasks。
org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks的计算流程例如以下：
- 首先得到RDD中须要计算的partition，对于Shuffle类型的stage。须要推断stage中是否缓存了该结果；对于Result类型的Final Stage。则推断计算Job中该partition是否已经计算完毕。
- 序列化task的binary。Executor能够通过广播变量得到它。每一个task执行的时候首先会反序列化。这样在不同的executor上执行的task是隔离的，不会相互影响。
- 为每一个须要计算的partition生成一个task：对于Shuffle类型依赖的Stage，生成ShuffleMapTask类型的task；对于Result类型的Stage，生成一个ResultTask类型的task
- 确保Task是能够被序列化的。由于不同的cluster有不同的taskScheduler，在这里推断能够简化逻辑。保证TaskSet的task都是能够序列化的
- 通过TaskScheduler提交TaskSet。
TaskSet就是能够做pipeline的一组全然同样的task，每一个task的处理逻辑全然同样。不同的是处理数据。每一个task负责处理一个partition。
pipeline。能够称为大数据处理的基石。仅仅有数据进行pipeline处理，才干将其放到集群中去执行。
对于一个task来说，它从数据源获得逻辑。然后依照拓扑顺序，顺序执行（实际上是调用rdd的compute）。
TaskSet是一个数据结构，存储了这一组task：
private[spark] class TaskSet(
val tasks: Array[Task[_]],
val stageId: Int,
val attempt: Int,
val priority: Int,
val properties: Properties) {
val id: String = stageId + "." + attempt
override def toString: String = "TaskSet " + id
}管理调度这个TaskSet的时org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager。TaskSetManager会负责task的失败重试。跟踪每一个task的执行状态。处理locality-aware的调用。
具体的调用堆栈例如以下：
- org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#submitTasks
- org.apache.spark.scheduler.SchedulableBuilder#addTaskSetManager
- org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend#reviveOffers
- org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverActor#makeOffers
- org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#resourceOffers
- org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverActor#launchTasks
- org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend.receiveWithLogging#launchTask
- org.apache.spark.executor.Executor#launchTask
首先看一下org.apache.spark.executor.Executor#launchTask：
def launchTask(
context: ExecutorBackend, taskId: Long, taskName: String, serializedTask: ByteBuffer) {
val tr = new TaskRunner(context, taskId, taskName, serializedTask)
runningTasks.put(taskId, tr)
threadPool.execute(tr) // 開始在executor中执行
}TaskRunner会从序列化的task中反序列化得到task。这个须要看 org.apache.spark.executor.Executor.TaskRunner#run 的实现：task.run(taskId.toInt)。而task.run的实现是：
final def run(attemptId: Long): T = {
context = new TaskContext(stageId, partitionId, attemptId, runningLocally = false)
context.taskMetrics.hostname = Utils.localHostName()
taskThread = Thread.currentThread()
if (_killed) {
kill(interruptThread = false)
}
runTask(context)
}对于原来提到的两种Task，即
- org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask
- org.apache.spark.scheduler.ResultTask
分别实现了不同的runTask:
org.apache.spark.scheduler.ResultTask#runTask即顺序调用rdd的compute，通过rdd的拓扑顺序依次对partition进行计算：
override def runTask(context: TaskContext): U = {
// Deserialize the RDD and the func using the broadcast variables.
val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)](
ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)
metrics = Some(context.taskMetrics)
try {
func(context, rdd.iterator(partition, context))
} finally {
context.markTaskCompleted()
}
}而org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask#runTask则是写shuffle的结果。
override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
// Deserialize the RDD using the broadcast variable.
val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
val (rdd, dep) = ser.deserialize[(RDD[_], ShuffleDependency[_, _, _])](
ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)
//此处的taskBinary即为在org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks序列化的task的广播变量取得的
metrics = Some(context.taskMetrics)
var writer: ShuffleWriter[Any, Any] = null
try {
val manager = SparkEnv.get.shuffleManager
writer = manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, partitionId, context)
writer.write(rdd.iterator(partition, context).asInstanceOf[Iterator[_ <: Product2[Any, Any]]]) // 将rdd计算的结果写入memory或者disk
return writer.stop(success = true).get
} catch {
case e: Exception =>
if (writer != null) {
writer.stop(success = false)
}
throw e
} finally {
context.markTaskCompleted()
}
}这两个task都不要依照拓扑顺序调用rdd的compute来完毕对partition的计算。不同的是ShuffleMapTask须要shuffle write。以供child stage读取shuffle的结果。
对于这两个task都用到的taskBinary，即为在org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks序列化的task的广播变量取得的。
通过上述几篇博文，实际上我们已经粗略的分析了从用户定义SparkContext開始。集群是假设为每一个Application分配Executor的，回想一下这个序列图：
还有就是用户触发某个action，集群是怎样生成DAG，假设将DAG划分为能够成Stage，已经Stage是怎样将这些能够pipeline执行的task提交到Executor去执行的。当然了，具体细节还是很值得推敲的。
以后的每一个周末。都会奉上某个细节的实现。
歇息了。明天又会開始忙碌的一周。