Spark Scheduler

本文详细介绍了Spark的调度机制,包括从用户提交job开始,如何构建并调度DAG图,再到TaskScheduler如何管理和调度任务集,最终由Worker节点执行任务的过程。特别关注了RDD的构建、DAGScheduler的工作原理、TaskScheduler的任务调度机制以及Worker节点的任务执行。

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----------Spark Scheduler 操作流程----------------------------------
1、RDD object :执行spark程序--》action--》逆向构建 build operator DAG(RDD Graph)图
2、DAG Scheduler:对DAG图进行调度 把RDD打乱分配到下一阶段不同的RDD分片上去
   
   接受用户提交的job
   构建Stage,记录哪个RDD或者Stage输出被物化
   重新提交shuffle输出丢失的stage
   将Taskset传给底层调度器


3、Task Scheduler:
   Driver的stage(Taskset)通过Schedulable Builder的TaskSet Pool调用Executor执行Task
   向集群申请资源


4、Worker:
    execute tasks,Block manager管理


备注:map输出到reduce输入阶段是洗牌

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