spark 图文详解:资源调度和任务调度
讲说spark的资源调度和任务调度，基本的spark术语，这里不再多说，懂的人都懂了。。。
按照数字顺序阅读，逐渐深入理解：以下所有截图均为个人上传，不知道为什么总是显示别人的QQ，好尴尬，无所谓啦，开始吧~~
1 宽窄依赖与Stage划分：
上熟悉的图：
在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD，RDD 之间连一条边，最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图，这个就是 DAG，Spark 内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是 DAG。有了DAG 图，Spark 内核下一步的任务就是根据 DAG 图将计算划分成 Stage，
上图：G 与 F 之间是宽依赖，所以把 G 和 F 分为两个 Stage，而 C 、D 到 F，E 到 F 都是窄依赖，所以 CDEF 最终划分为一个 Stage2，A 与 B 之间是宽依赖，B 与 G 之间是窄依赖，所以最终，A 被划分为一个 Stage1，因为 BG 的 stage 依赖于 stage1 和 stage2，所以最终把整个DAG 划分为一个 stage3，所以说，宽窄依赖的作用就是切割 job，划分 stage。
Stage：由一组可以并行计算的 task 组成。
Stage 的并行度：就是其中的 task 的数量。
与互联网业界的概念有些差异：在互联网的概念中，并行度是指可同时开辟的线程数，并发数是指每个线程中可处理的最大数据量，比如： 4 个线程，每个线程可处理的数据为 100 万条，那么并行度就是 4，并发量是 100 万；而对于 stage 而言，即使其中的 task是分批进行执行的，也都算在并行度中，比如，stage 中有 100 个 task，而这 100 个 task 分4 批次才能执行完，那么该 stage 的并行度也为 100。Stage 的并行度是由最后一个 RDD 的分区决定的。
2 资源调度 （有人喜欢那standalone client方式举例，那我这把cluster 模式和client模式都说下得了~）
Cluster模式：
源码位置如图master.scala:
a）Worker 启动后向 Master 注册
b) client 向 Master 发送一条消息，为当前的 Application 启动一个 Driver 进程
启动Driver源码如下图：
c)Driver 进程向 Master 发送消息：为当前的 Application 申请一批 Executor:
EXECUTOR创建的过程如图：
上图的过程，展示了Executor进程被启动的过程。那么下面的是简图：
总结资源调度：
1) 在默认情况下（没有使用--executor --cores 这个选项）时，每一个 Worker 节点为当前的 Application 只启动一个 Executor，这个 Executor 会使用这个 Worker 管理的所有的cores。(原因：assignedCores(pos) += minCoresPerExecutor)；
2) 默认情况下，每个 Executor 使用 1G 内存；
3) 如果想要在一个 Worker 节点启动多个 Executor，需要使--executor --cores 这个选项；
4) spreadOutApps 这个参数可以决定 Executor 的启动方式，默认轮询方式启动，这样有利于数据的本地化。
Client模式（standalone）：
实际上我们的代码会先在Driver这个进程（我们写的spark程序,打成jar包,用spark-submit来提交,local模式当我们的程序提交到集群上时，会加载并执行我们的jar包，并找到jar包中的main函数执行一遍，执行main所启动的这个进程名就是SparkSubmit,这个进程就是我们所说的Driver进程; cluster模式会在集群中找一台node，会启动一个进程执行一遍我们提交的代码，这个进程就是Driver，Driver启动之后将其信息注册到Master中，存储在ArrayBuffer中）中执行一遍，Driver这个进程中有SparkContext这个对象。代码从main函数开始执行，new SparkConf()设置我们运行Spark时的环境参数（还可以通过spark-submit -- 加上参数来设置），new SparkContext()（在源码的700多行左右）,创建DAGScheduler和TaskScheduler,TaskScheduler另启动一个线程将Application注册到Master中【 是放到Master中的ArrayBuffer的数据结构中，当ArrayBuffer中有信息之后，Master会调用自己的schedule()方法，schedule会为当前的Application申请资源，此时master会找一些空闲的Worker,并在Worker上启动Executor进程，Executor启动完成之后会反向注册给TaskScheduler（在driver）】 。
3 任务调度
Cluster模式：
源码位置：core/src/main/scala/rdd/RDD.scala。
上图是任务调度源码，不在文字叙述，可以参考client模式的部分叙述。
注意：2点：
【a：提交时的容错能力】
TaskScheduler提交task如果发生了失败，默认会重试三次，如果依然失败，那么则认为这个task就失败了，这时会进行stage重试，DAGScheduler会重新发送TaskSet给TaskScheduler，默认会重试四次，如果四次后依然失败，则认为job失败。因此一个task默认情况下重试3*4=12次
如果task失败是由于shuffle file not find造成的，那么TaskScheduler是不负责重试的，直接进行stage重试。
【b：重试机制的问题】
如果：Task的逻辑是将处理的数据结果放入到数据库中，
如果一个Task提交到百分之七十五，然后失败了，这时候会重试，那么有执行了一次task,这时候就会有脏数据的产生。
以上问题如何去解决？
【1.关闭重试机制。
2.在数据库中设置主键，这时候如果重复提交，那么会失败，也就避免了脏数据的产生。
】
Client 模式（接2 资源调度中的Client模式）：
任务调度： （此时代码的第二行（new SparkContext(conf)）已经执行完毕）
a).Action类型的算子触发job的执行。源码中调用了SparkContext的runJob()方法，跟进源码发现底层调用的是DAGScheduler的runJob()方法。
DAGScheduler会将我们的job按照宽窄依赖划分为一个个stage,每个stage中有一组并行计算的task,每一个task都可以看做是一个”pipeline”,,这个管道里面数据是一条一条被计算的，每经过一个RDD会经过一次处理，RDD是一个抽象的概念里面存储的是一些计算的逻辑，每一条数据计算完成之后会在shuffle write过程中将数据落地写入到我们的磁盘中。
b).stage划分完之后会以TaskSet的形式提交给我们的TaskScheduler。
源码中TaskScheduler.submit.tasks(new TaskSet())只是一个调用方法的过程而已。我们口述说是发送到TaskScheduler。TaskScheduler接收到TaskSet之后会进行遍历，每遍历一条调用launchTask()方法,launchTask()根据数据本地化的算法发送task到指定的Executor中执行。task在发送到Executor之前首先进行序列化,Executor中有ThreadPool,ThreadPool中有很多线程，在这里面来具体执行我们的task。
c).TaskScheduler和Executor之间有通信（Executor有一个邮箱（消息循环体CoresExecutorGraintedBackend）），Executor接收到task
Executor接收到task后首先将task反序列化，反序列化后将这个task变为taskRunner（new taskRunner），并不是TaskScheduler直接向Executor发送了一个线程,这个线程是在Executor中变成的。然后这个线程就可以在Executor中的ThreadPool中执行了。
d).Executor接收到的task分为maptask 和 reducetask
map task 和 reduce task,比如这里有三个stage,先从stage1到stage2再到stage3，针对于stage2来说,stage1中的task就是map task ,stage2中的task就是reduce task,针对stage3来说...map task 是一个管道，管道的计算结果会在shuffle write阶段数据落地，数据落地会根据我们的分区策略写入到不同的磁盘小文件中，注意相同的key一定写入到相同的磁盘小文件中），map端执行完成之后，会向Driver中的DAGScheduler对象里面的MapOutputTracker发送了一个map task的执行状态(成功还是失败还有每一个小文件的地址)。然后reduce task开始执行，reduce端的输入数据就是map端的输出数据。那么如何拿到map端的输出数据呢？reduce task会先向Driver中MapOutPutTracker请求这一批磁盘小文件的地址，拿到地址后，由reduce task所在的Executor里面的BlockManager向Map task 所在的Executor先建立连接，连接是由ConnectionManager负责的，然后由BlockTransformService去拉取数据，拉取到的数据作为reduce task的输入数据（如果使用到了广播变量，reduce task 或者map task 它会先向它所在的Executor中的BlockManager要广播变量，没有的话，本地的BlockManager会去连接Driver中的BlockManagerMaster,连接完成之后由BlockTransformService将广播变量拉取过来）Executor中有了广播变量了，task就可以正常执行了。
只说实用，不举理论！
