简述Spark源码中的任务调度？

Spark 4月前 0 13

在 Spark 源码中，任务调度是一个复杂且核心的功能。它负责管理和分配计算资源，确保任务高效执行。任务调度大致可以分为以下几个主要部分：

DAG（有向无环图）调度器：Spark 首先将用户程序转换成一个 DAG，其中节点代表 RDD 的转换操作，边代表 RDD 之间的依赖关系。DAG 调度器的作用是将这个 DAG 分解成多个阶段（Stage）。每个阶段包含一组可以并行执行的任务。
任务划分：DAG 调度器会根据宽依赖（例如，Shuffle 操作导致的依赖）将 DAG 划分为不同的阶段。每个阶段内的任务是相对独立的，可以并行执行。
任务队列：划分好的任务会被放入任务队列中。Spark 维护了几个不同的任务队列，用于管理不同优先级和类型的任务。
任务调度策略：Spark 提供了多种任务调度策略，比如 FIFO（先进先出）、FAIR（公平调度）等。调度策略决定了哪些任务先执行，哪些后执行。
资源分配：任务被调度后，需要在集群中的节点上执行。Spark 调度器会与集群管理器（如 YARN、Mesos 或 Kubernetes）通信，请求必要的资源来运行任务。
任务执行：一旦资源分配完成，任务就被发送到相应的 Spark Executor 执行。Executor 运行任务，并将结果返回给调度器。
错误处理和重试机制：在任务执行过程中，如果发生错误（如节点故障），调度器会根据设定的策略重新调度任务到其他节点上执行。
结果汇总：所有阶段完成后，最终结果会被汇总并返回给用户程序。

在整个任务调度过程中，Spark 通过精细的资源管理和高效的调度策略来优化任务执行，确保高性能和高可靠性。例如，在处理大型数据集时，Spark 能够动态调整资源分配和任务调度，以适应不同阶段的计算和内存需求。