spark 调度流程

Client模式Driver位置解析
最新推荐文章于 2024-10-28 21:19:25 发布
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#spark #调度

本文解析了在Client模式下Driver的具体位置及与Cluster模式的区别。介绍了Driver如何在提交机上运行，并对比了Cluster模式下Driver放置于某个节点的情况。

说明：这里为client模式，所有diver是在提交机上。如果是cluster模式，会有些许差异，差异主要是driver

会放置在某一个节点上。


这张图是在一个教程里截取的，本人觉得描述的比较好，在这里存储方便自己查询。


spark任务运行流程及内部任务的调度机制
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07-13 1345
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庐州小白的博客
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Spark整理：spark 任务调度
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12-18 2975
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08-28
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Spark client模式下任务成功运行时会在node1、node2两个节点，随机一个节点上启动两个进程 :1) ApplicationMaster : 所有任务在yarn上运行都会启动的进程2) Executor : 执行器在master节点启动一个进程 :1) SparkSubmit -- client模式下就是一个Driver任务结束后这几个进程会立即消失这是Spark向yarn申请到的资源。
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### Spark中DAG调度流程详解 #### 任务提交与执行 当用户提交一个Spark作业时，例如通过`rdd.collect()`触发的行动操作，Spark会将此操作转化为一个或多个Job。每个Job会被进一步分解为Stage，而Stage是基于宽依赖（Shuffle Dependency）划分的[^2]。在Stage内部的任务称为Task，这些Task会在Executor上并行执行。 #### DAG生成过程 DAG（有向无环图）是在Spark调度器中生成的，它表示了RDD之间的转换关系。对于以下代码片段： ```scala val rdd = sc.textFile("hdfs://data.txt") .flatMap(_.split(" ")) .map((_, 1)) .reduceByKey(_ + _) rdd.collect() ``` 上述代码中的`flatMap`和`map`操作属于窄依赖，而`reduceByKey`引入了Shuffle操作，因此会形成一个新的Stage。整个DAG由多个Stage组成，Stage之间通过Shuffle进行数据交换[^2]。 #### 调度器组件 Spark调度器主要由以下几个部分组成： - **DAGScheduler**：负责将Job分解为多个Stage，并生成TaskSet。它还负责处理Stage之间的依赖关系。 - **TaskScheduler**：负责将Task分配给Worker节点上的Executor执行，并与集群管理器（如YARN或K8s）通信以获取资源。 - **SchedulerBackend**：与集群管理器交互，管理Executor资源的申请、释放等操作[^2]。 #### 资源管理与任务分配 在任务分配过程中，SchedulerBackend会根据集群管理器的反馈动态调整资源分配策略。例如，在YARN模式下，SchedulerBackend会通过YARN ResourceManager申请Container资源，并将Task分配到对应的Container中执行[^2]。 #### 性能监控与优化 Spark Web UI是一个重要的工具，用于可视化DAG的构建和执行情况。通过Web UI，用户可以查看每个Stage的执行时间、Shuffle读写量以及Task的分布情况，从而更好地理解和优化Spark作业的性能[^1]。 #### 示例代码 以下是一个简单的Spark作业示例，展示了如何通过`collect`触发DAG的生成与执行： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DAGExample").getOrCreate() data = spark.sparkContext.parallelize(["apple banana", "orange apple", "banana orange"]) word_counts = data.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) result = word_counts.collect() print(result) ```
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