|NO.Z.00095|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&Spark.V11|——|Spark.v11|Spark 原理 源码|作业执行原理&本地化调度&返回结果&失败重试与黑名单机制|

一、本地化调度

### --- 本地化调度

~~~     DAGScheduler切割Job，划分Stage。
~~~     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 preferred Locations
~~~     通过调用 getPreferrdeLocations 得到分区的优先位置，
~~~     一个partition对应一个task，此分区的优先位置就是task的优先位置
~~~     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 发送到 Executor 上执行

### --- 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

PROCESS_LOCAL data is in the same JVM as the running code. This is the best locality possible
NODE_LOCAL data is on the same node. Examples might be in HDFS on the same node, or in
another executor on the same node. This is a little slower than PROCESS_LOCAL because the data has to travel between processes
NO_PREF data is accessed equally quickly from anywhere and has no locality preference
RACK_LOCAL data is on the same rack of servers. Data is on a different server on the same rack so needs to be sent over the network, typically through a single switch
ANY data is elsewhere on the network and not in the same rack

### --- 本地化调度

~~~     在调度执行时，Spark总是会尽量让每个 Task 以最高的本地性级别来启动；
~~~     当某个 Task 以某个本地性级别启动，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；
~~~     通过调整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，
~~~     这样有可能在一定程度上提到运行性能；

二、返回结果

### --- 返回结果

~~~     对于Executor的计算结果，会根据结果的大小使用不同的处理策略：

### --- 计算结果在（0，200KB-128MB）区间内：通过Netty直接发送给Driver终端

~~~     Netty的预留空间reservedSizeBytes，200KB
~~~     spark.rpc.message.maxSize，默认值是128MB
~~~     计算结果在[128MB， 1GB]区间内：将结果以 taskId 为编号存入到 BlockManager 中，
~~~     然后通过 Netty 把编号发送给 Driver；阈值可通过 Netty 框架传输参数设置
~~~     spark.driver.maxResultSize，默认值 1G
~~~     计算结果在（1GB，∞）区间内：直接丢弃，可通过spark.driver.maxResultSize配置

三、失败重试与黑名单机制

### --- 失败重试与黑名单机制

~~~     Task被提交到Executor启动执行后，
~~~     Executor会将执行状态上报给SchedulerBackend（DriverEndpoint）；
~~~     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；
~~~     即 SchedulerBackend(DriverEndPoint) => TaskScheduler => TaskSetManager
~~~     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；
~~~     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。
~~~     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；

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Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

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