spark任务中基于rdd的执行流程分析

下面是rdd的论文中，从hdfs读取日志数据的一个例子：

lines = spark.textFile("hdfs://...")  // lines is a org.apache.spark.rdd.MappedRDD errors = lines.filter(_.startsWith("ERROR")) // errors is a org.apache.spark.rdd.FilteredRDD errors.cache() // persist 到内存中 errors.count() // 触发action，计算errors有多少个，即ERROR的多少行 // Count errors mentioning MySQL: errors.filter(_.contains("MySQL")).count() // Return the time fields of errors mentioning // HDFS as an array (assuming time is field // number 3 in a tab-separated format): errors.filter(_.contains("HDFS"))         .map(_.split('\t')(3))         .collect() spark是一个org.apache.spark.SparkContext的实例，spark的应用从定义一个SparkContext开始： textFile的定义如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 /**   * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any   * Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings.   */  def textFile(path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = {    hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text],      minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)  } hadoopFile创建了一个org.apache.spark.rdd.HadoopRDD， 而在HadoopRDD上调用map则生成了一个MappedRDD：  1 2 3 4 /**  * Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.  */ def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = new MappedRDD(this, sc.clean(f)) errors.cache()并不会立即执行，它的作用是在RDD的计算完成后，将结果cache起来，以供以后的计算使用， 这样的话可以加快以后运算的速度。 errors.count() 就触发了一个action，这个时候就需要向集群提交job了： 1 2 3 4 /**   * Return the number of elements in the RDD.   */  def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum 提交后，SparkContext会将runJob提交到DAGScheduler，DAGScheduler会将当前的DAG划分成Stage， 然后生成TaskSet后通过TaskScheduler的submitTasks提交tasks，而这又会调用SchedulerBackend， SchedulerBackend会将这些任务发送到Executor去执行。