Spark Executor Driver资源调度小结

  一、引子

  在Worker Actor中，每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程，Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系。也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程。

  那么到底是如何分配Executor的呢？怎么控制调节Executor的个数呢？

 二、Driver和Executor资源调度

   下面主要介绍一下Spark Executor分配策略：

   我们仅看，当Application提交注册到Master后，Master会返回RegisteredApplication，之后便会调用schedule（）这个方法，来分配Driver的资源，和启动Executor的资源。

schedule()方法是来调度当前可用资源的调度方法，它管理还在排队等待的Apps资源的分配，这个方法是每次在集群资源发生变动的时候都会调用，根据当前集群最新的资源来进行Apps的资源分配。

Driver资源调度：

  随机的将Driver分配到空闲的Worker上去，详细流程请看我写的注释 ：）

    // First schedule drivers, they take strict precedence over applications
    val shuffledWorkers = Random.shuffle(workers) // 把当前workers这个HashSet的顺序随机打乱
    for (worker <- shuffledWorkers if worker.state == WorkerState.ALIVE) { //遍历活着的workers
      for (driver <- waitingDrivers) { //在等待队列中的Driver们会进行资源分配
        if (worker.memoryFree >= driver.desc.mem && worker.coresFree >= driver.desc.cores) { //当前的worker内存和cpu均大于当前driver请求的mem和cpu，则启动
          launchDriver(worker, driver) //启动Driver 内部实现是发送启动Driver命令给指定Worker，Worker来启动Driver。
          waitingDrivers -= driver //把启动过的Driver从队列移除
        }
      }
    }

Executor资源调度：

 Spark默认提供了一种在各个节点进行round-robin的调度，用户可以自己设置这个flag

val spreadOutApps = conf.getBoolean("spark.deploy.spreadOut", true)

在介绍之前我们先介绍一个概念，

可用的Worker：什么是可用，可用就是 资源空闲足够且满足一定的 规则来启动当前App的Executor。

Spark定义了一个canUse方法：这个方法接受一个ApplicationInfo的描述信息和当前Worker的描述信息。

1、 当前worker的空闲内存 比 该app在每个slave要占用的内存 （executor.memory默认512M） 大 

2、当前app从未在此worker启动过App

总结： 从这点看出，要满足：该Worker的当前可用最小内存要比配置的executor内存大，并且对于同一个App只能在一个Worker里启动一个Exeutor，如果要启动第二个Executor，那么请到其它Worker里。这样的才算是对App可用的Worker。

  /**
   * Can an app use the given worker? True if the worker has enough memory and we haven't already
   * launched an executor for the app on it (right now the standalone backend doesn't like having
   * two executors on the same worker).
   */
  def canUse(app: ApplicationInfo, worker: WorkerInfo): Boolean = {
    worker.memoryFree >= app.desc.memoryPerSlave && !worker.hasExecutor(app)
  }

SpreadOut分配策略：

SpreadOut分配策略是一种以round-robin方式遍历集群所有可用Worker，分配Worker资源，来启动创建Executor的策略，好处是尽可能的将cores分配到各个节点，最大化负载均衡和高并行。

下面看看，默认的spreadOutApps模式启动App的过程： 

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