dolphinscheduler3.1.4提交spark任务--master参数源码解析

新一代调度系统Dolphinscheduler的部署和简单使用总结 一、软件简介 分布式易扩展的可视化工作流任务调度平台 Apache DolphinScheduler(incubator) 于17年在易观数科立项,19年3月开源, 19 年8月进入Apache 孵化器。 Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化,易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 整体架构 二、安装部署 支持单机,集群,docker,kubernetes,sk.. 阅读详情

结论:部署方式为local时,master参数为local;否则master参数为yarm。

今天把在dolphinscheduler提spark任务配置通了,但是在实例任务的日志中,我发现spark任务的提交命令spark-submit中--master参数总是yarm,而且任务配置页面也无该阐述的配置,遂,去分析源码去了。

一、首先,定位源码文件路径:dolphinscheduler-task-plugin\dolphinscheduler-task-spark\src\main\java。
二、可以先扫一眼SparkConstants.java,里面是定义的一些配置常量,混个眼熟,方便后面分析。
在这里插入图片描述
三、定位SparkTask.java的populateSparkOptions函数,下面图片已批注一些关键信息
在这里插入图片描述
无外乎,两种情况嘛:
deployMode!="local"时,args列表里的值为 --master yarn --deploy-mode deployMode
deployMode=="local"时,args列表里的值为 --master local
后面其他的配置阐述就不详细说了,本文关注 --master 参数。
populateSparkOptions函数最后return args;
四、定位调用populateSparkOptions函数的地方,看args参数怎么融入spark-submit任务提交命令中的。
在这里插入图片描述
可以看到它用空格将args这个list对象里的元素连接起来了,为拼接成提交命令做准备。

深入了解海豚调度DolphinScheduler 容错后处理:ZooKeeper Master容错完成之后则重新由DolphinScheduler中Scheduler线程调度,遍历 DAG 找到”正在运行”和“提交成功”的任务,对”正在运行”的任务监控其任务实例的状态,对”提交成功”的任务需要判断Task Queue中是否已经存在,如果存在则同样监控任务实例的状态,如果不存在则重新提交任务实例。在这种架构下,集群中的管理者是被动态选择出来的,而不是预置的,并且集群在发生故障的时候,集群的节点会自发的举行"会议"来选举新的"管理者"去主持工作。 阅读详情

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