• [Spark源代码剖析] DAGScheduler划分stage


    转载请标明出处:http://blog.csdn.net/bigbigdata/article/details/47293263

    本文基于Spark 1.3.1

    先上一些stage相关的知识点:

    1. DAGScheduler将Job分解成具有前后依赖关系的多个stage
    2. DAGScheduler是依据ShuffleDependency划分stage的
    3. stage分为ShuffleMapStage和ResultStage。一个Job中包括一个ResultStage及多个ShuffleMapStage
    4. 一个stage包括多个tasks,task的个数即该stage的finalRDD的partition数
    5. 一个stage中的task全然同样,ShuffleMapStage包括的都是ShuffleMapTask;ResultStage包括的都是ResultTask

    下图为整个划分stage的函数调用关系图
    这里写图片描写叙述

    在DAGScheduler内部通过post一个JobSubmitted事件来触发Job的提交

    DAGScheduler.eventProcessLoop.post( JobSubmitted(...) )
    DAGScheduler.handleJobSubmitted

    既然这两个方法都是DAGScheduler内部的实现,为什么不直接调用函数而要这样“多此一举”呢?我猜想这是为了保证整个系统事件模型的完整性。

    DAGScheduler.handleJobSubmitted部分源代码及例如以下

    private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int,
          finalRDD: RDD[_],
          func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,
          partitions: Array[Int],
          allowLocal: Boolean,
          callSite: CallSite,
          listener: JobListener,
          properties: Properties) {
        var finalStage: ResultStage = null
        try {
          //< 创建finalStage可能会抛出一个异常, 比方, jobs是基于一个HadoopRDD的但这个HadoopRDD已被删除
          finalStage = newResultStage(finalRDD, partitions.size, jobId, callSite)
        } catch {
          case e: Exception => 
            return
        }
    
        //< 此处省略n行代码
      }

    该函数通过调用newResultStage函数来创建唯一的ResultStage,也就是finalStage。调用newResultStage时,传入了finalRDD、partitions.size等參数。

    跟进到DAGScheduler.newResultStage

      private def newResultStage(
          rdd: RDD[_],
          numTasks: Int,
          jobId: Int,
          callSite: CallSite): ResultStage = {
        val (parentStages: List[Stage], id: Int) = getParentStagesAndId(rdd, jobId)
        val stage: ResultStage = new ResultStage(id, rdd, numTasks, parentStages, jobId, callSite)
    
        stageIdToStage(id) = stage
        updateJobIdStageIdMaps(jobId, stage)
        stage
      }

    DAGScheduler.newResultStage首先调用val (parentStages: List[Stage], id: Int) = getParentStagesAndId(rdd, jobId)。这个调用看起来像是要先确定好该ResultStage依赖的父stages,

    问题1:那么是直接父stage呢?还是父stage及间接依赖的全部父stage呢?记住这个问题,继续往下看。

    跟进到DAGScheduler.getParentStagesAndId:

      private def getParentStagesAndId(rdd: RDD[_], jobId: Int): (List[Stage], Int) = {
        val parentStages = getParentStages(rdd, jobId)
        val id = nextStageId.getAndIncrement()      //< 这个调用确定了每一个stage的id,划分stage时。会从右到左,由于是递归调用,事实上越左的stage创建时。越早调到?try
        (parentStages, id)
      }

    该函数调用getParentStages获得parentStages,之后获取一个递增的id。连同刚获得的parentStages一同返回。并在newResultStage中,将id作为ResultStage的id。

    那么。

    问题2:stage id是父stage的大还是子stage的大?

    继续跟进源代码,全部提问均会在后面解答。跟到getParentStages

      //< 这个函数的实现方式比較巧妙
      private def getParentStages(rdd: RDD[_], jobId: Int): List[Stage] = {
        //< 通过vist一级一级vist得到的父stage
        val parents = new HashSet[Stage]
        //< 已经visted的rdd
        val visited = new HashSet[RDD[_]]
        val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
        def visit(r: RDD[_]) {
          if (!visited(r)) {
            visited += r
    
            for (dep <- r.dependencies) {
              dep match {
                //< 若为宽依赖,调用getShuffleMapStage
                case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] => 
                    parents += getShuffleMapStage(shufDep, jobId)
                case _ =>
                  //< 若为窄依赖。将该依赖中的rdd增加到待vist列表。以保证能一级一级往上vist,直至遍历整个DAG图
                  waitingForVisit.push(dep.rdd)
              }
            }
          }
        }
        waitingForVisit.push(rdd)
        while (waitingForVisit.nonEmpty) {
          visit(waitingForVisit.pop())
        }
        parents.toList
      }

    函数getParentStages中。遍历整个RDD依赖图的finalRDD的List[dependency] (关于RDD及依赖。可參考举例说明Spark RDD的分区、依赖),若遇到ShuffleDependency(即宽依赖),则调用getShuffleMapStage(shufDep, jobId)返回一个ShuffleMapStage类型对象,增加到父stage列表中。

    若为NarrowDenpendency,则将该NarrowDenpendency包括的RDD增加到待visit队列中。之后继续遍历待visit队列中的RDD,直到遇到ShuffleDependency或无依赖的RDD。

    函数getParentStages的职责说白了就是:以參数rdd为起点。一级一级遍历依赖。碰到窄依赖就继续往前遍历,碰到宽依赖就调用getShuffleMapStage(shufDep, jobId)

    这里须要特别注意的是。getParentStages以rdd为起点遍历RDD依赖并不会遍历整个RDD依赖图。而是一级一级遍历直到全部“遍历路线”都碰到了宽依赖就停止。

    剩下的事。在遍历的过程中交给getShuffleMapStage

    那么。让我来看看函数getShuffleMapStage的实现:

    private def getShuffleMapStage(
        shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _],
        jobId: Int): ShuffleMapStage = {
      shuffleToMapStage.get(shuffleDep.shuffleId) match {
        case Some(stage) => stage
        case None =>
          // We are going to register ancestor shuffle dependencies
          registerShuffleDependencies(shuffleDep, jobId)
    
          //< 然后创建新的ShuffleMapStage
          val stage = newOrUsedShuffleStage(shuffleDep, jobId)
          shuffleToMapStage(shuffleDep.shuffleId) = stage
    
          stage
      }
    }

    在划分stage的过程中,由于每次shuffleDep.shuffleId都不同且都是第一次出现,显然shuffleToMapStage.get(shuffleDep.shuffleId)会match到None。便会调用newOrUsedShuffleStage。来看看它的实现:

    private def registerShuffleDependencies(shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _], jobId: Int) {
        val parentsWithNoMapStage = getAncestorShuffleDependencies(shuffleDep.rdd)
        while (parentsWithNoMapStage.nonEmpty) {
          //< 出栈的事实上是shuffleDep的前一个宽依赖,且shuffleToMapStage不包括以该出栈宽依赖id为key的元素
          val currentShufDep = parentsWithNoMapStage.pop()
          //< 创建新的ShuffleMapStage
          val stage = newOrUsedShuffleStage(currentShufDep, jobId)
          //< 将新创建的ShuffleMapStage增加到shuffleId -> ShuffleMapStage映射关系中
          shuffleToMapStage(currentShufDep.shuffleId) = stage
        }
        }

    函数registerShuffleDependencies首先调用getAncestorShuffleDependencies,这个函数遍历參数rdd的List[dependency],若遇到ShuffleDependency,增加到parents: Stack[ShuffleDependency[_, _, _]]中。若遇到窄依赖,则遍历该窄依赖相应rdd的父一层依赖,知道遇到宽依赖为止。

    实现与getParentStages基本一致,不同的是这里是将宽依赖增加到parents中并返回。

    registerShuffleDependencies拿到各个“依赖路线”近期的全部宽依赖后。

    对每一个宽依赖调用newOrUsedShuffleStage。该函数用来创建新ShuffleMapStage或获得已经存在的ShuffleMapStage。来看它的实现:

    private def newOrUsedShuffleStage(
          shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _],
          jobId: Int): ShuffleMapStage = {
        val rdd = shuffleDep.rdd
        val numTasks = rdd.partitions.size
        val stage = newShuffleMapStage(rdd, numTasks, shuffleDep, jobId, rdd.creationSite)
        //< 若该shuffleDep.shulleId相应的, stage已经在MapOutputTracker中存在,那么可用的输出的数量及位置将从MapOutputTracker恢复
        if (mapOutputTracker.containsShuffle(shuffleDep.shuffleId)) {
          val serLocs = mapOutputTracker.getSerializedMapOutputStatuses(shuffleDep.shuffleId)
          val locs = MapOutputTracker.deserializeMapStatuses(serLocs)
          for (i <- 0 until locs.size) {
            stage.outputLocs(i) = Option(locs(i)).toList // locs(i) will be null if missing
          }
          stage.numAvailableOutputs = locs.count(_ != null)
        } else {
          // Kind of ugly: need to register RDDs with the cache and map output tracker here
          // since we can't do it in the RDD constructor because # of partitions is unknown
          logInfo("Registering RDD " + rdd.id + " (" + rdd.getCreationSite + ")")
          //< 否则使用shuffleDep.shuffleId, rdd.partitions.size在mapOutputTracker中注冊,这会在shuffle阶段reducer从shuffleMap端fetch数据起作用
          mapOutputTracker.registerShuffle(shuffleDep.shuffleId, rdd.partitions.size)
        }
        stage
      }

    函数newOrUsedShuffleStage首先调用newShuffleMapStage来创建新的ShuffleMapStage。来看下newShuffleMapStage的实现:

      private def newShuffleMapStage(
          rdd: RDD[_],
          numTasks: Int,
          shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _],
          jobId: Int,
          callSite: CallSite): ShuffleMapStage = {
        val (parentStages: List[Stage], id: Int) = getParentStagesAndId(rdd, jobId)
        val stage: ShuffleMapStage = new ShuffleMapStage(id, rdd, numTasks, parentStages,
          jobId, callSite, shuffleDep)
    
        stageIdToStage(id) = stage
        updateJobIdStageIdMaps(jobId, stage)
        stage
      }

    结合文章開始处的函数调用关系图,能够看到newShuffleMapStage居然又调用getParentStagesAndId来获取它的parentStages。那么,文章开头处的整个函数调用流程又会继续走一遍。不同的是起点rdd不是原来的finalRDD而是变成了这里的宽依赖的rdd。

    静下心来,细致看几遍上文提到的源代码及凝视,事实上每一次的如上图所看到的的递归调用。事实上就仅仅做了两件事:

    1. 遍历起点RDD的依赖列表。若遇到窄依赖,则继续遍历该窄依赖的父List[RDD]的依赖,直到碰到宽依赖。若碰到宽依赖(不管是起点RDD的宽依赖还是遍历多级依赖碰到的宽依赖),则以宽依赖RDD为起点再次反复上述过程。直到到达RDD依赖图的最左端。也就是遍历到了没有依赖的RDD。则进入2
    2. 达到RDD依赖图的最左端,即递归调用也到了最深得层数,getParentStagesAndId中getParentStages第一次返回(第一次返回为空,由于最初的stage没有父stage),val id = nextStageId.getAndIncrement()也是第一次被调用,获得第一个stage的id,为0(注意。这个时候还没有创建第一个stage)。这之后,便调用
    val stage: ShuffleMapStage = new ShuffleMapStage(id, rdd, numTasks, parentStages, jobId, callSite, shuffleDep)

    创建第一个ShuffleMapStage。至此。这一层递归调用结束,返回到上一层递归中,这一层创建的全部的ShuffleMapStage会作为下一层stage的父List[stage]用来构造上一层的stages。上一层递归调用返回后,上一层创建的stage又将作为上上层的parent List[stage]来构造上上层的stages。依次类推。直到最后的ResultStage也被创建出来为止。整个stage的划分完毕。

    有一个须要注意的点是,不管对于ShuffleMapStage还是ResultStage来说,task的个数即该stage的finalRDD的partition的个数,细致查看下上文中的newResultStagenewShuffleMapStage函数能够搞明确这点。不再赘述。

    最后,解答下上文中的两个问题:

    • 问题1:每一个stage都有一个val parents: List[Stage]成员,保存的是其直接依赖的父stages;其直接父stages又有自身依赖的父stages,以此类推,构成了整个DAG图
    • 问题2:父stage的id比子stage的id大,DAG图中。越左边的stage,id越小。
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