spark任务调度流程梳理spark是什么？核心概念调度流程参数设置重点：参考文献：

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我是靠谱客的博主受伤衬衫，最近开发中收集的这篇文章主要介绍spark任务调度流程梳理spark是什么？核心概念调度流程参数设置重点：参考文献：，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

如果经常做大数据相关的工作，那么，分布式的程序是必不可少的，只有非常清晰的了解，大数据框架的调度流程及核心原理，才能写出高效的程序。所以，最近梳理下spark的调度流程。可能不是特别深入，但是，是自己逐步深入学习的基础。如果恰好能帮助到你的话，那是我的荣幸！

spark是什么？

Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.

这是官网的一句话，spark是一个统一的大数据处理引擎。
它内部集成了很多处理模块，以及机器学习模块。所以spark现在是一个比较常用的大数据分布式处理引擎。

所以，spark的任务调度流程的理解是十分重要的，下面将介绍一些核心的概念，然后数量任务调度的流程。

核心概念

1.Spark Application: 指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver部分的功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。是一个统称。
2. Driver: Spark中的Driver即运行上述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中有SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、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。它是spark任务的管理者。
3. 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，并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor，在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象，负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task，这个每一个CoarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决与分配给它的cpu个数。

下图是spark官网的示意图，我们可以梳理到drive和其他几个概念之间的关系：
4. Cluter Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型
- Standalon : spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配
- Apache Mesos:与hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架
- Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager
5. Worker: 集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点
6. Task: 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的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责
7. Job: 包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成，一个Application中往往会产生多个Job
8. Stage: 每个Job会被拆分成多组Task，作为一个TaskSet，其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方
9. DAGScheduler: 根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图)，并提交Stage给TASkScheduler。其划分Stage的依据是RDD之间的宽窄依赖关系找出开销最小的调度方法。
10. TASKSedulter: 将Taskset提交给worker运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的. TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行标签，重试失败的Task。

TASKSedulter与Driver和executor之间的关系示意图如下：

调度流程

这是一张从网上找到的调度流程图，我感觉写的还是很全面的可以参考学习：
在这里插入图片描述
流程描述如下：
1.master节点及worker节点的启动，这个与spark无关，是属于集群的任务，如果你用的spark on yarn 那么就是yarn的任务。yarn需要启动AM和NM等，为任务准备好调度环节。

2.client也就是用户，提交任务。也就是我们的spark-submit。它会创建我们的application。

3.资源请求，也就是和调度系统master请求资源。master根据第一次情况的情况，分配第一个worker，来启动整个application的driver进程，负责整个application的任务管理。

4.Driver再次向master申请，任务执行所需要的资源。

5.master 将符合条件的worker上启动executor进程。

6.TASKSedulter进程启动，来管理taskSet，了解executor信息

7.spark启动DAGScheduler进程，根据宽窄依赖进行stage划分。每一个task是一个pipeline（管道）。

8.TASKSedulter进行任务分发，及进行任务监控，汇报执行情况信息。

9.执行完毕后，Driver汇报结果，master杀死executor，释放资源。

参数设置

1.num-executors
参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。
参数调优建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。

	常用的计算公式是：
	executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.cores
	其中：
	spark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数
	spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数

2.executor-memory
参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。
参数调优建议：每个Executor进程的内存设置4G-8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据资源队列来定。num-executors乘以executor-memory，就代表了你的Spark任务将申请到的总内存量（也就是所有Executor进程的内存总和），这个量是不能超过队列的最大内存量的。否则会报错。

还有要考虑队列资源其他人的使用情况，不能独占资源，影响其他业务。

3.executor-cores
参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。
参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2-4个较为合适。也要根据资源情况，进行调整。如果是共享资源，那么建议，num-executors * executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3~1/2左右比较合适，也是避免影响其他同事的任务运行。

4.spark.default.parallelism
参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。

参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500-1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行，也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适，比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。

重点：

1.executor 是属于一个沙箱的概念，他的内存情况是相对的，是临时隔离起来的一个空间。
2.task是以管道pipeline的形式执行的。
3.数据会被切分为很多partition，那么，每个partition的数据会在一个task上执行。是任务执行的最小单元，相当于我们的机器单机执行。

参考文献：

1.https://blog.csdn.net/qq_33247435/article/details/83960291
2.http://spark.apache.org/
3.https://blog.csdn.net/QQ1131221088/article/details/88982338
4.https://blog.csdn.net/SunWuKong_Hadoop/article/details/53940132