Yarn的调度器, Spark的任务调度, DAGSchedule, TaskSchedule, worder 13

末蓝、 2021-12-12 19:25 232阅读 0赞

# 1. 复习, Yarn三种调度器 #

## 1.1 什么是调度器 ##

主要是用于研究一个任务提交之后,下一个任务又来了改怎么执行. **绝对我们任务如何进行执行.**

## 1.2 Yarn当中的调度器主要有三种 ##

*  第一种:**队列调度器FIFO**: 第一个任务提交,先执行.然后第二个任务提交,等着第一个任务执行完毕之后再执行第二个任务.  
    第一个任务: 大任务, 需要运行4个小时  
    第二个任务: 小任务, 需要运行3分钟.  
    ![在这里插入图片描述][20190715174041612.png]  
    这种调度器没人用了,不管是apache软件的版本,还是CDH软件的版本.  
    **hadoop1.x使用的是这种版本的调度器**
 *  第二种调度器: **capacity Scheduler容量调度器**, apache的版本默认使用的调度器.
    
     *  优点: 将整个资源,换分为好多块.  
        根据我们提交的任务需要资源的大小,将我们的任务,划分到不听的资源队列里面去,可以允许多个任务并行的快速的执行
     *  缺点: 将资源给划散了.  
        ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]
 *  第三种调度器: **Fair Scheduler公平调度器**, CDH的软件默认使用的调度器.  
    第一个任务提交: 将所有的资源全部分配给第一个任务,保证第一个任务最快的完成.  
    第二个任务提交: 从第一个任务当中划分一部分资源出来, 给第二个任务进行执行.
    
     *  优点: 可以快速的执行我们的一些大任务
     *  缺点: 造成资源频繁的分配.  
        ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

# 2. Spark任务调度 #

**Spark任务调度模式是FIFO**

各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系就形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分。DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler。TaskScheduler 负责具体的task调度,最后在Worker节点上启动task。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

*  首先,RDD Objects划分成DAG(有向无环图)  
    各个RDD之间存在着依赖关系, 这些依赖关系就形成有向无环图DAG.
 *  DAG Scheduler 职能如下
    
     *  划分DAG成多个stage, 每个stage会形成一个taskSet.
     *  记录缓存的RDD血统.
     *  提交taskSet到Task Scheduler(不同模式有不听的底层任务调度器)  
        a. Spark-Cluster模式下是**TaskScheduler**  
        b. Yarn-Cluster模式下是**YarnClusterScheduler**  
        c. Yarn-Client模式下是**YarnClientClusterScheduler**
     *  重新提交丢失的stage到TaskScheduler
 *  Task Scheduler(不知道stage是哪一部分RDD的数据)
    
     *  每个TaskSet(Stage)生成一个taskManager
     *  决定task任务执行的最佳位置
     *  推测执行,哪些任务执行慢,就停止这些任务重新到新节点上执行
     *  提交一组taskSet(tasks) + 参数
     *  将丢失的taskSet重新提交给DAG Scheduler ==> 队列FIFO的原则执行推过来的stage.
 *  worker 是真正的执行任务的节点
    
     *  每个分区开启一个进程(executor)
     *  每个executor中, 开启一组线程, 执行一组taskSet, 每个task就是一个线程
     *  实时报告metrics给老大
     *  将计算结果返回给driver.

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