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spark（二）：spark架构及物理执行图-创新互联

spark（二）：spark架构及物理执行图
上图是一个job的提交流程图，job提交的具体步骤如下

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  1. 一旦有action，就会触发DagScheduler.runJob来提交任务，主要是先生成逻辑执行图DAG，然后调用 finalStage = newStage() 来划分 stage。
  2. new Stage() 的时候会调用 finalRDD 的 getParentStages()；
  3. getParentStages() 从 finalRDD 出发，反向 visit 逻辑执行图，遇到 NarrowDependency 就将依赖的 RDD 加入到 stage，遇到 ShuffleDependency 切开 stage，并递归到 ShuffleDepedency 依赖的 stage。
  4. 一个 ShuffleMapStage（不是最后形成 result 的 stage）形成后，会将该 stage 最后一个 RDD 注册到MapOutputTrackerMaster.registerShuffle(shuffleDep.shuffleId, rdd.partitions.size)，这一步很重要，因为 shuffle 过程需要 MapOutputTrackerMaster 来指示 ShuffleMapTask 输出数据的位置。
  5. 之后是submitStage(finalStage)
  6. 先确定该 stage 的 missingParentStages，使用getMissingParentStages(stage)。如果 parentStages 都可能已经执行过了，那么就为空了。
  7. 如果 missingParentStages 不为空，那么先递归提交 missing 的 parent stages，并将自己加入到 waitingStages 里面，等到 parent stages 执行结束后，会触发提交 waitingStages 里面的 stage。
  8. 如果 missingParentStages 为空，说明该 stage 可以立即执行，那么就调用submitMissingTasks(stage, jobId)来生成和提交具体的 task。如果 stage 是 ShuffleMapStage，那么 new 出来与该 stage 最后一个 RDD 的 partition 数相同的 ShuffleMapTasks。如果 stage 是 ResultStage，那么 new 出来与 stage 最后一个 RDD 的 partition 个数相同的 ResultTasks。一个 stage 里面的 task 组成一个 TaskSet，最后调用taskScheduler.submitTasks(taskSet)来提交一整个 taskSet。
  9. taskScheduler会把task发给DriverActor进程，DriverActor序列话之后发给exector真正执行。

spark（二）：spark架构及物理执行图
上图是task执行流程，具体执行过程如下

  1. Worker 端接收到 tasks 后，executor 将 task 包装成 taskRunner，并从线程池中抽取出一个空闲线程运行 task。
  2. Executor 收到 serialized 的 task 后，先 deserialize 出正常的 task，然后运行 task 得到其执行结果 directResult，这个结果要送回到 driver 那里。
  3. 如果 result 比较大（比如 groupByKey 的 result）先把 result 存放到本地的“内存＋磁盘”上，由 blockManager 来管理，只把存储位置信息（indirectResult）发送给 driver。
  4. ShuffleMapTask 生成的是 MapStatus，MapStatus 包含两项内容：一是该 task 所在的 BlockManager 的 BlockManagerId（实际是 executorId + host, port, nettyPort），二是 task 输出的每个 FileSegment 大小。
  5. ResultTask 生成的 result 的是 func 在 partition 上的执行结果。**比如 count() 的 func 就是统计 partition 中 records 的个数。
  6. Driver 收到 task 的执行结果 result 后会进行一系列的操作：
  7. a，首先告诉 taskScheduler 这个 task 已经执行完，然后去分析 result。
  8. b，如果是 ResultTask 的 result，那么可以使用 ResultHandler 对 result 进行 driver 端的计算（比如 count() 会对所有 ResultTask 的 result 作 sum）
  9. c，如果 result 是 ShuffleMapTask 的 MapStatus，那么需要将 MapStatus（ShuffleMapTask 输出的 FileSegment 的位置和大小信息）存放到 mapOutputTrackerMaster 中的 mapStatuses 数据结构中以便以后 reducer shuffle 的时候查询
  10. d，如果 driver 收到的 task 是该 stage 中的最后一个 task，那么可以 submit 下一个 stage，如果该 stage 已经是最后一个 stage，那么告诉 dagScheduler job 已经完成

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