Spark技术内幕：Stage划分及提交源代码分析

当触发一个RDD的action后。以count为例，调用关系例如以下：

1. org.apache.spark.rdd.RDD#count
2. org.apache.spark.SparkContext#runJob
3. org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob
4. org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitJob
5. org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessActor#receive（JobSubmitted）
6. org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#handleJobSubmitted

当中步骤五的DAGSchedulerEventProcessActor是DAGScheduler 的与外部交互的接口代理，DAGScheduler在创建时会创建名字为eventProcessActor的actor。这个actor的作用看它的实现就一目了然了：

  /**
   * The main event loop of the DAG scheduler.
   */
  def receive = {
    case JobSubmitted(jobId, rdd, func, partitions, allowLocal, callSite, listener, properties) =>
      dagScheduler.handleJobSubmitted(jobId, rdd, func, partitions, allowLocal, callSite,
        listener, properties) // 提交job。来自与RDD->SparkContext->DAGScheduler的消息。
之所以在这须要在这里中转一下，是为了模块功能的一致性。

    case StageCancelled(stageId) => // 消息源org.apache.spark.ui.jobs.JobProgressTab，在GUI上显示一个SparkContext的Job的执行状态。
      // 用户能够cancel一个Stage。会通过SparkContext->DAGScheduler 传递到这里。
      dagScheduler.handleStageCancellation(stageId)

    case JobCancelled(jobId) => // 来自于org.apache.spark.scheduler.JobWaiter的消息。取消一个Job
      dagScheduler.handleJobCancellation(jobId)

    case JobGroupCancelled(groupId) => // 取消整个Job Group
      dagScheduler.handleJobGroupCancelled(groupId)

    case AllJobsCancelled => //取消全部Job
      dagScheduler.doCancelAllJobs()

    case ExecutorAdded(execId, host) => // TaskScheduler得到一个Executor被加入的消息。详细来自org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.resourceOffers
      dagScheduler.handleExecutorAdded(execId, host)

    case ExecutorLost(execId) => //来自TaskScheduler
      dagScheduler.handleExecutorLost(execId)

    case BeginEvent(task, taskInfo) => // 来自TaskScheduler
      dagScheduler.handleBeginEvent(task, taskInfo)

    case GettingResultEvent(taskInfo) => //处理获得TaskResult信息的消息
      dagScheduler.handleGetTaskResult(taskInfo)

    case completion @ CompletionEvent(task, reason, _, _, taskInfo, taskMetrics) => //来自TaskScheduler，报告task是完毕或者失败
      dagScheduler.handleTaskCompletion(completion)

    case TaskSetFailed(taskSet, reason) => //来自TaskScheduler，要么TaskSet失败次数超过阈值或者因为Job Cancel。
      dagScheduler.handleTaskSetFailed(taskSet, reason)

    case ResubmitFailedStages => //当一个Stage处理失败时，重试。来自org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskCompletion
      dagScheduler.resubmitFailedStages()
  }

总结一下org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessActor的作用：能够把他理解成DAGScheduler的对外的功能接口。

它对外隐藏了自己内部实现的细节。也更易于理解其逻辑；也减少了维护成本，将DAGScheduler的比較复杂功能接口化。

handleJobSubmitted

org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#handleJobSubmitted首先会依据RDD创建finalStage。

finalStage，顾名思义，就是最后的那个Stage。

然后创建job，最后提交。

提交的job假设满足一下条件。那么它将以本地模式执行：

1）spark.localExecution.enabled设置为true  而且 2）用户程序显式指定能够本地执行 而且 3）finalStage的没有父Stage 而且 4）仅有一个partition

3）和 4）的话主要为了任务能够高速执行。假设有多个stage或者多个partition的话，本地执行可能会因为本机的计算资源的问题而影响任务的计算速度。

要理解什么是Stage。首先要搞明确什么是Task。Task是在集群上执行的基本单位。一个Task负责处理RDD的一个partition。RDD的多个patition会分别由不同的Task去处理。

当然了这些Task的处理逻辑全然是一致的。

这一组Task就组成了一个Stage。有两种Task：

1.  org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask
2.  org.apache.spark.scheduler.ResultTask

ShuffleMapTask依据Task的partitioner将计算结果放到不同的bucket中。而ResultTask将计算结果发送回Driver Application。一个Job包括了多个Stage，而Stage是由一组全然同样的Task组成的。

最后的Stage包括了一组ResultTask。

在用户触发了一个action后，比方count，collect。SparkContext会通过runJob的函数開始进行任务提交。最后会通过DAG的event processor 传递到DAGScheduler本身的handleJobSubmitted，它首先会划分Stage，提交Stage，提交Task。

至此，Task就開始在执行在集群上了。

一个Stage的開始就是从外部存储或者shuffle结果中读取数据；一个Stage的结束就是因为发生shuffle或者生成结果时。

创建finalStage

handleJobSubmitted 通过调用newStage来创建finalStage：

finalStage = newStage(finalRDD, partitions.size, None, jobId, callSite)

创建一个result stage。或者说finalStage，是通过调用org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#newStage完毕的。而创建一个shuffle stage，须要通过调用org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#newOrUsedStage。

 

private def newStage(
      rdd: RDD[_],
      numTasks: Int,
      shuffleDep: Option[ShuffleDependency[_, _, _]],
      jobId: Int,
      callSite: CallSite)
    : Stage =
  {
    val id = nextStageId.getAndIncrement()
    val stage =
      new Stage(id, rdd, numTasks, shuffleDep, getParentStages(rdd, jobId), jobId, callSite)
    stageIdToStage(id) = stage
    updateJobIdStageIdMaps(jobId, stage)
    stage
  }

对于result 的final stage来说。传入的shuffleDep是None。

我们知道。RDD通过org.apache.spark.rdd.RDD#getDependencies能够获得它依赖的parent RDD。

而Stage也可能会有parent Stage。

看一个RDD论文的Stage划分吧：

一个stage的边界。输入是外部的存储或者一个stage shuffle的结果；输入则是Job的结果（result task相应的stage）或者shuffle的结果。

上图的话stage3的输入则是RDD A和RDD F shuffle的结果。

而A和F因为到B和G须要shuffle，因此须要划分到不同的stage。

从源代码实现的角度来看。通过触发action也就是最后一个RDD创建final stage（上图的stage 3），我们注意到new Stage的第五个參数就是该Stage的parent Stage：通过rdd和job id获取：

// 生成rdd的parent Stage。没遇到一个ShuffleDependency。就会生成一个Stage
  private def getParentStages(rdd: RDD[_], jobId: Int): List[Stage] = {
    val parents = new HashSet[Stage] //存储parent stage
    val visited = new HashSet[RDD[_]] //存储已经被訪问到得RDD
    // We are manually maintaining a stack here to prevent StackOverflowError
    // caused by recursively visiting // 存储须要被处理的RDD。Stack中得RDD都须要被处理。

    val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
    def visit(r: RDD[_]) {
      if (!visited(r)) {
        visited += r
        // Kind of ugly: need to register RDDs with the cache here since
        // we can't do it in its constructor because # of partitions is unknown
        for (dep <- r.dependencies) {
          dep match {
            case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] => // 在ShuffleDependency时须要生成新的stage
              parents += getShuffleMapStage(shufDep, jobId)
            case _ =>
              waitingForVisit.push(dep.rdd) //不是ShuffleDependency，那么就属于同一个Stage
          }
        }
      }
    }
    waitingForVisit.push(rdd) // 输入的rdd作为第一个须要处理的RDD。
然后从该rdd開始。顺序訪问其parent rdd
    while (!waitingForVisit.isEmpty) { //仅仅要stack不为空。则一直处理。
      visit(waitingForVisit.pop()) //每次visit假设遇到了ShuffleDependency，那么就会形成一个Stage，否则这些RDD属于同一个Stage
    }
    parents.toList
  }

生成了finalStage后。就须要提交Stage了。

  // 提交Stage，假设有parent Stage没有提交，那么递归提交它。
  private def submitStage(stage: Stage) {
    val jobId = activeJobForStage(stage)
    if (jobId.isDefined) {
      logDebug("submitStage(" + stage + ")")
      // 假设当前stage不在等待其parent stage的返回。而且 不在执行的状态， 而且 没有已经失败（失败会有重试机制，不会通过这里再次提交）
      if (!waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !failedStages(stage)) {
        val missing = getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id)
        logDebug("missing: " + missing)
        if (missing == Nil) { // 假设全部的parent stage都已经完毕，那么提交该stage所包括的task
          logInfo("Submitting " + stage + " (" + stage.rdd + "), which has no missing parents")
          submitMissingTasks(stage, jobId.get)
        } else {
          for (parent <- missing) { // 有parent stage为完毕，则递归提交它
            submitStage(parent)
          }
          waitingStages += stage
        }
      }
    } else {
      abortStage(stage, "No active job for stage " + stage.id)
    }
  }

DAGScheduler将Stage划分完毕后，提交实际上是通过把Stage转换为TaskSet，然后通过TaskScheduler将计算任务终于提交到集群。

其所在的位置例如以下图所看到的。

接下来，将分析Stage是怎样转换为TaskSet，并终于提交到Executor去执行的。

BTW。近期工作太忙了，基本上到家洗漱完都要10点多。

也再没有精力去进行源代码解析了。幸运的是周末不用加班。因此以后的博文更新都要集中在周末了。加油。