准备
相关概念
在介绍一个典型的 Spark Job 是如何被调度执行前，先了解以下几个重要的概念
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- DAG：即 Directed Acyclic Graph，有向无环图。
- Application：Application 是用户编写的 Spark 应用程序，其中包含了一个 Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的 Executor 代码。
- Driver：使用 Driver 这一概念的分布式框架很多，比如 Hive 等。 Spark 中的 Driver 即运行 Application 的 main() 函数并创建SparkContext，创建 SparkContext 的目的是为了准备 Spark 应用程序的运行环境。在 Spark 中由 SparkContext 负责与ClusterManager 通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等。当 Executor 部分运行完毕后，Driver 同时负责将 SparkContext 关闭。通常用 SparkContext 代表 Driver。
- Executor：某个 Application 运行在 Worker 节点上的一个进程，该进程负责运行某些 Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个 Application 都有各自独立的一批 Executor。 在 Spark on Yarn 模式下它负责将 Task 包装成 taskRunner ，并从线程池抽取出一个空闲线程运行 Task。
- Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有三种类型：
Standalone：Spark 原生的资源管理，由 Master 负责资源的分配。
Apache Mesos：与 Hadoop MapReduce 兼容性良好的一种资源调度框架。
Hadoop Yarn：主要是指的 Yarn 中的 ResourceManager。
- Worker：集群中任何可以运行 Application 代码的节点。在 Standalone 模式中指的就是通过 slave 文件配置的 Worker 节点，在 Spark on Yarn 模式中指的就是 NodeManager 节点。
- Task：被送到某个 Executor 上的工作单元，和 Hadoop MapReduce 中的 MapTask 和 ReduceTask 概念一样，是运行Application 的基本单元，代表单个数据分区上的最小处理单元。Task 分为 ShuffleMapTask 和 ResultTask 两类。ShuffleMapTask 执行任务并把任务的输出划分到 (基于 task 的对应的数据分区) 多个 bucket(ArrayBuffer) 中，ResultTask 执行任务并把任务的输出发送给驱动程序。多个 Task 组成一个 Stage，而 Task 的调度和管理等由下面的 TaskScheduler 负责。
- TaskSet：代表一组相关联的没有 shuffle 依赖关系的任务组成任务集。一组任务会被一起提交到更加底层的 TaskScheduler 进行管理。
- Stage：Job 被确定后，Spark 的调度器 (DAGScheduler) 会根据该计算作业的计算步骤把作业划分成一个或者多个 Stage。Stage 又分为 ShuffleMapStage 和 ResultStage，每一个 Stage 将包含一个 TaskSet。
- Job：Spark 的计算操作是 lazy 执行的，只有当碰到一个动作 (Action) 算子时才会触发真正的计算。一个 Job 就是由动作算子而产生包含一个或多个 Stage 的计算作业。
- RDD ：Spark的基本计算单元，可以通过一系列算子进行操作（主要有 Transformation 和 Action 操作）的弹性分布式集合（Resilient Distributed Datasets）简称，是分布式只读且已分区集合对象。RDD 是 Spark 最核心的东西，它表示已被分区、被序列化的、不可变的、有容错机制的，并且能够被并行操作的数据集合。其存储级别可以是内存，也可以是磁盘，可通过spark.storage.StorageLevel属性配置。
- Spark 算子：大致可以分为以下两类：
Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，只是完成作业中间过程处理。Transformation 是延迟计算的，也就是说从一个 RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。
Action 行动算子：这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业，并将数据输出 Spark系统。
DAGScheduler
- DAGScheduler：根据 Job 构建基于 Stage 的 DAG，并提交 Stage 给 TaskScheduler。其划分 Stage 的依据是 RDD 之间的依赖关系，根据 RDD 和 Stage 之间的关系找出开销最小的调度方法，然后把 Stage 以 TaskSet 的形式提交给 TaskScheduler。此外，DAGScheduler 还处理由于 Shuffle 数据丢失导致的失败，这有可能需要重新提交运行之前的 Stage（非 Shuffle 数据丢失导致的 Task 失败由 TaskScheduler 处理）。
TaskScheduler
- TaskScheduler：将 Taskset 提交给 Worker（集群）运行，每个 Executor 运行什么 Task 就是在此处分配的。TaskScheduler 还维护着所有 Task 的运行状态，重试失败的 Task。
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- 宽依赖：与 Hadoop MapReduce 中 Shuffle 的数据依赖相同，宽依赖需要计算好所有父 RDD 对应分区的数据，然后在节点之间进行 Shuffle。
- 窄依赖：指某个具体的 RDD，其分区 partitoin a 最多被子 RDD 中的一个分区 partitoin b 依赖。此种情况只有 Map 任务，是不需要发生 Shuffle 过程的。
- Stage 的划分依据：是以 ShuffleDependency 为依据的，也就是说当某个 RDD 的运算需要将数据进行 Shuffle 时，这个包含了 Shuffle 依赖关系的 RDD 将被用来作为输入信息，进而构建一个新的 Stage。我们可以看到用这样的方式划分 Stage，能够保证有依赖关系的数据可以以正确的顺序执行。根据每个 Stage 所依赖的 RDD 数据的 partition 的分布，会产生出与 partition 数量相等的 Task，这些 Task 根据 partition 的位置进行分布。
Spark on Yarn 的Job执行流程
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Spark 应用程序被提交后，当某个动作算子触发了计算操作时，SparkContext 会向 DAGScheduler 提交一个作业，接着 DAGScheduler 会根据 RDD 生成的依赖关系划分 Stage，并决定各个 Stage 之间的依赖关系，Stage 之间的依赖关系就形成了 DAG。
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在 Yarn-Cluster 模式中，当用户向 Yarn 中提交一个应用程序后， Yarn 将分两个阶段运行该应用程序：第一个阶段是把 Spark 的 Driver 作为一个 ApplicationMaster 在 Yarn 集群中先启动；第二个阶段是由 ApplicationMaster 创建应用程序，然后为它向 ResourceManager 申请资源，并启动 Executor 来运行 Task，同时监控它的整个运行过程，直到运行完成。
1.Spark Yarn Client 向 Yarn 中提交应用程序。
2.ResourceManager 收到请求后，在集群中选择一个 NodeManager，并为该应用程序分配一个 Container，在这个 Container 中启动应用程序的 ApplicationMaster， ApplicationMaster 进行 SparkContext 等的初始化。
3.ApplicationMaster 向 ResourceManager 注册，这样用户可以直接通过 ResourceManager 查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束。
4.ApplicationMaster 申请到资源（也就是Container）后，便与对应的 NodeManager 通信，并在获得的 Container 中启动 CoarseGrainedExecutorBackend，启动后会向 ApplicationMaster 中的 SparkContext 注册并申请 Task。
5.ApplicationMaster 中的 SparkContext 分配 Task 给 CoarseGrainedExecutorBackend 执行，CoarseGrainedExecutorBackend 运行 Task 并向ApplicationMaster 汇报运行的状态和进度，以让 ApplicationMaster 随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。
6.应用程序运行完成后，ApplicationMaster 向 ResourceManager申请注销并关闭自己。
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