Schedulers On Driver

　　通过spark-submit提交 spark应用程序，会在driver端启动一个spark app，在实例的SparkContent中，会有三个调度器：DAG调度，Task调度，资源调度，本着移动计算少移动数据的原则，这三个调度器配合着完成高效调度的事

　　首先资源调度器会根据spark-submit提交命令时的资源配置向Master申请资源，Master启动Executor端，Executor启动完成后向资源调度反馈Executor资源情况，资源调用器有资源了，就会向Task调度器发出通知：有资源了可以调用了启动task，然后task调度器经过一系列的机制，给出一个最优的task给到资源调度器启动，而DAG调度则是把RDD划分stage，

stage

　　***stage的划分

　　在DAG调度中，会根据父子RDD之间的关系划分stage，其中这种关系主要分：窄依赖，宽依赖，窄依赖就是父亲RDD的一个分区数据只能被子RDD的一个分区消费；宽依赖则是父亲RDD的一个分区的数据同时被子RDD多个分区消费，其中窄依赖常见操作，比如map，filter，flatMap(这些都是OneToOneDependency)，union(RangeDependency),宽依赖常见操作有reduceByKey，groupByKey，coalesce，combineByKey(ShuffleDependency)

　　其中stage的划分原则就是遇到ShuffleDenpendency就进行stage划分，也就是Shuffle准备阶段(Shuffle之前的Map端)划分为一个stage，以及Shuffle汇总阶段(Shuffle之后的reduce端)划分为一个stage

　　ShuffleMapStage：为Shuffle提供数据的中间stage(Shuffle准备阶段的stage)；ResultStage：为一个action操作计算结果的stage(Shuffle汇总阶段的stage)

　　为什么说Map端stage是在为Shuffle提供数据呢？因为在Shuffle过程之前，map端会把最后的计算结果按照分区器的规则分区好存储在磁盘上，reduce端则按照分区器的规则到对应map端存储位置上取数据

　　当然stage也有父子关系之说

　　***stage的调度

　　stage的调度是由DAGScheduler来实现的，假如现在就以上面有4个stage的图来说明DAG调度过程

首先，会按照上面图中的stage关系初始化四个stage放入init stages，其中DAG调度器会把有父stage的stage3和stage4会放入Waiting stages这么一个容器中
获取没有父stage的stage1和stage2
把stage1和stage2放入Running stages中
DAG调度器把每个stage分解成一个taskset，stage1和stage2被分解成taskset1和taskset2，提交给TaskScheduler(Task调度器)
资源管理器表示有资源执行task，把这个信息反馈给task调度器
task调度器收到资源管理器的有资源信息，按照自己的规则和机制给到一个最优的task
资源管理器把这个task提交到Executor端启动
task执行完后，返回结束信息给资源管理器
资源管理器反馈任务结束信息给task调度器
task调度器返回任务结束信息给DAG调度器
在DAG调度器中，根据taskEnd事件，判断task对应的stage是否所有task都结束
如果stage的task都结束了，就把成功的stage1和stage2都从Running stages移除掉
然后从Waiting stages中把stage3移除掉，把stage3给到DAG调度器进行调度
DAG调度器会stage3放入Running stages中，然后之后流程就按照stage2一样，提交给task调度器，资源管理器，Executor端执行
如果stage3 获取shuffle过程的数据失败，那就要重新提交stage2和stage3，这两个stage暂时会放在Failed stages中，由定时任务取重新提交

taskset

　　说task调度前，需要先明确下application、job、stage、taskSet、task的关系

　　application就spark app应用程序，它下面一般包括一个或者多个job，一般情况下触发一个action操作（试下collect这样的操作），就算一个job，当然更常见的还是保存到文件中，有几个保存动作就有几个job，每个job下就是对RDD的一系列操作，对RDD进行stage的划分，每个stage又都会划分成TaskSet，TaskSet就是task的集合，task的数量是由RDD的分区数决定的

　　其中DAG调度器是对stage调度，Task调度器则是对TaskSet进行调度，而task则是由TaskSetManager调度

　　其中两种调度模式FIFO和FAIR都对TaskSet级别调度，其中FIFO使用的默认的pool，没有上面这个树形pool(这个是在FAIR中使用)，FIFO是默认支持的模式

　　***先进先出(FIFO)

　　***公平调度(FAIR)

　　公平调度就有pool树的概念，提交job的程序代码里可以指定给某个pool，没有指定(也就是填null的情况)就进入到defaultPool

　　那么这个pool树是怎么构建的呢？另外Executor有资源了，会调哪个pool下TaskSet呢？

　　对于第一个问题，可以弄一个xml文件进行配置，配置的pool都挂在rootPool下，除了配置的pool，还会有个defaultPool，每个pool都有三个值minShare(最小task运行数量)，weight(权重)，scheduleMode(pool下TaskSet的调度模式)

　　一个spark app怎么设置taskset级别的公平调度呢？1.配置conf，spark.scheduler.mode设置为FAIR和spark.scheduler.allocation.file设置为配置文件路路径 2.运行job时，通过sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "Pool2")指定，其中这里需要注意的是：这个设置动作是threadLocal线程级别的

　　下面过程是决定有Executor资源了会优先调度哪个pool下的TaskSet，其中值越小，就会优先调度，其中runningTasks指的是当pool所有运行的task，pool的公平调度机制可以在这个场景下使用：先提交一个不是很重要的大job，再提交一个很重要的小job

package com.twq.scheduler

import java.util.concurrent.CyclicBarrier

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * Created by tangweiqun on 2017/9/24.
  */
object FairSchedulerApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("FairSchedulerApp")
    //设置公平调度模式
    conf.set("spark.scheduler.mode", "FAIR")
    // 设置pool xml文件
    conf.set("spark.scheduler.allocation.file",
      "/Users/tangweiqun/spark/source/spark-course/spark-scheduler/src/main/resources/fairscheduler.xml")

    val sc = new SparkContext(conf)

    var friendCount = 0L

    var orderCount = 0L
    // CyclicBarrier  等待其他两个job执行完，再执行
    val barrier = new CyclicBarrier(2, new Runnable {
      override def run(): Unit = {
        println("start save ======================")
        //ThreadLocal级别
        sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", null) //指定提交到哪个pool，如果为null提交defaultPool
        val total = friendCount + orderCount
        val rdd = sc.parallelize(0 to total.toInt)
        rdd.saveAsTextFile("file:///Users/tangweiqun/FairSchedulerApp")
      }
    })

    new Thread(){
      override def run(): Unit = {
        println("count friend =====================")
        //ThreadLocal级别
        sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "Pool1")
        friendCount = sc.textFile("file:///Users/tangweiqun/friend.txt").count()
        barrier.await()
      }
    }.start()

    new Thread(){
      override def run(): Unit = {
        println("count order ==========")
        //ThreadLocal级别
        sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "Pool2")
        orderCount = sc.textFile("file:///Users/tangweiqun/order.txt").count()
        barrier.await()
      }
    }.start()
  }
}

　　当如果pool配置FAIR模式，是对这个pool所有TaskManager采用公平调度机制，TaskManager也会有那三个属性，公平调度时的规则和pool调度是一样的（下面是pool的配置，目前版本对TaskManager的公平调度机制是无效的）

<?xml version="1.0"?>
<allocations>
<pool name="Pool1">
    <minShare>2</minShare>
    <weight>1</weight>
    <schedulingMode>FIFO</schedulingMode>
</pool>
<pool name="Pool2">
    <minShare>3</minShare>
    <weight>1</weight>
    <schedulingMode>FAIR</schedulingMode>
</pool>
</allocations>

　　总结：

spark app的组成关系：一个app包含多个job，一个job多个stage（job和stage是多对多的关系，也就是同一stage，其背后的RDD，也会用在多个job上），stage会划分成一个TaskSet，TaskSet对应多个task
Spark app在提交的时候，是按照job级别(下有多个stage和taskset)提交到队列里，只不过对于FIFO和FAIR两种模式下，调度的TaskSet的规则不一样，也就是说当Executor端有资源可以运行告知Task调度器，应该调度哪个pool下的哪个TaskSet？首先是FIFO模式，你可以理解为它就一个队列，所有的job都提交在这里队列里，谁先提交，谁就先调度，其次就是FAIR模式，这种模式其实有两个层级的调度，第一个调度确定哪个pool，第二个调度确定的pool下的哪个TaskSet，这两个按照配置文件的配置值以及规则来确定优先调度哪个

task

　　上面主要讲了job提交到pool，pool的调度模式，那么TaskSet里的task是怎么进行调度的呢？

　　上面也提到，stage主要分为两类：ShuffleMapStage和ResultStage，其中ShuffleMapStage会记住最后RDD的信息和shuffleDep信息，而ResultStage则会记住萃取函数的信息，ShuffleMapStage划分的TaskSet，下面的task称为ShuffleMaptask，ResultStage划分的TaskSet下的task称为Resulttask，一般task数量是由RDD的分区数决定的

　　task信息：stageId，stageAttemptId(task重试id)，partitionId，locations(需要分发到哪些机器上进行计算)

　　本地性级别定义

　　延迟调度

　　延迟调度配置

　　如果task执行的时间太长，或者本地性级别太差，那可以尝试调试下延迟调度

　　推测机制

　　使用场景：Spark streaming解决单个task执行时间过长的问题

　　黑名单机制

　　打开黑名单机制的两种方式

　　黑名单也分三种级别：task，stage，application，并且黑名单的失败次数是可以配置的

　　黑名单机制的应用场景：主要某块硬盘或者某个节点坏了，避免应用都跑到坏的节点而导致失败，或者在调试过程中，减少重试次数，让其尽快失败

　　总结：TaskSet里的Task调度，有一系列的机制来保证高效执行

　　1.首先是延迟调度机制，它遵循的就是分布式计算里的尽可能少移动数据的原则，根据Executor端程序的位置和数据存储的位置划分了5个计算本地性级别，分别为PROCESS_NODE、NODE_LOCAL、NO_PREF、RACK_LOCAL、ANY，越靠前的，本地性越好，有时候突然释放了Executor资源，但是它和要马上计算的数据的本地性不好，如果直接运行在这个Executor上，性能不好，运行时间反而可能会加长，这种情况，我们不急着让计算这个数据，而是等会儿，如果还是没有合适的Executor，那么再运行在这个Executor上，这个就是延迟调度的通俗说法，这个等待时间是可以配置的，并且各个本地性级别等待时间都可以配置，当task执行时间太长时，或者本地性级别太差，那尝试配置这个时间

　　2.其次是推测机制，这个机制主要判断正在运行的task是否运行太长，然后决定是否重新调度，判断的前提是要有一定数量的task运行成功，主要用在单个task运行时间过长的场景

　　3.最后黑名单机制，黑名单机制从运行位置分，分为Executor级别和Host级别，从程序级别分，分为task，stage，application三个级别，当程序某个级别在某个Executor或Host上失败的task满足一定条件后，就把会这个程序级别的在这个Executor上或者Host拉入黑名单，后面task不会调度这个Executor上或Host上，黑名单机制常用在调试过程尽快失败，以及集群出现坏盘时，不让task跑在有问题的机器上

　　task数量和分区调整

　　1.默认情况下，conf.setMaster("local")本地模式是一个core，所以每个RDD分区数是一个，所以task也是一个，因为在textFile读取文件的时候，默认会取core的数量和2的最小值，所以这种情况下task数就一个，包括group操作，join操作，可以看看源码最终都会得到1　

　　当然也有例外的情况，就是源文件是多个文件，这种情况就有多个task，比如这里就两个文件

　　2.更改默认core， conf.setMaster("local[2]")，此时RDD的分区数都为2，所以task的数量为2

　　3.设置读取源文件分区数，设置的这个RDD有三个分区，就有3个task，对其他的读取文件的RDD没有这个参数，就会按照core的情况来决定，所以它取上次设置core的数量2和2的最小值，也就是2，所以其他的RDD的task数量为2

　　4.group操作设置分区数，下面group操作后RDD分区数就变成2了，也就是两个task

　　5.join操作设置分区数

资源调度

　　在启动完Executor后，Executor会上报自己的信息给资源调度，资源调度会维护一个executorMap的记录Executor上报的信息(execId,info)，并把有资源的信息告知给task调度，task调度计算一个最优的task，让资源调度到对应的Executor上启动

　　Executor上报的信息如下，其中RPC用于资源调度器和Executor进行通信，而第二个信息->网络地址可以用于Spark UI进行访问Executor端的信息

　　所以资源调度器主要的三大功能

资源管理
启动task(launch)
task的状态更新通知(statusUpdate)

　　task launch

　　task statusUpdate

　　TaskSetManager成功：

　　DAGScheduler成功：

　　TaskSetManager失败

　　　DAGScheduler失败

***调度流程图

流程源码

　　待更新。。。。。

多个spark应用调度

　　***资源分配模式

　　如果多个spark应用往一个集群上提交，他们之间是怎么调度的呢？

　　假如现在只有一个spark app提交过程，它按照上面的过程申请资源启动Executor，并调度task，比如这个spark应用提交时指定要两个Executor，有假设每个Executor都分配了3个task执行，运行时Executor1所有的task都运行完了，Executor2还有两个task，这种情况下，Executor1空闲，但是并不会释放，等到Executor2都执行完了，才会把两个Executor释放，这种资源分配方式叫做静态资源分配

　　如果Executor1不等Executor2执行完，先销毁，留出资源给其他spark应用用，并且在后续过程中，task增多，一个Executor干不过来的，又启动一个Executor来运行task，那么这个过程中资源是在变化的，这种资源分配方式叫做动态资源分配，这种方式下，挂着的task少时，Executor也少，task多时，Executor也多

　　删除Executor的规则：有缓存数据的情况，配置配Max_value，表示不删除

　　增加Executor的规则：第一种增长情况是慢慢增长，一开始增多了，删除Executor以及启动Executor都是很费时的，第二种增长情况则是task增长过快的情况，因为在M秒后启动过Executor，再等N秒，还task等待，说明task很多，所以这种情况下Executor指数增长（防止task多，Executor少，执行耗时长）

　　下面的开关是通过--conf进行设置，第一个开关是application级别，第二个开关则是application和集群级别

　　动态资源分配主要的场景：提交了很多不是很忙的spark应用

　　***External shuffle service

　　在shuffle过程中，Map端shuffleMapTask会把计算结果写入到本地磁盘中，reduce端ResultTask则会去map端读取shuffleMapTask写入磁盘文件的数据，假如现在有一台map端的Executor挂掉了(因为动态资源分配会释放Executor)，而此时reduce去map端拉数据肯定是获取不到的，为此，它的解决方案是在每个节点上都会启动External shuffle service，它就是服务shuffle过程拉数据，Executor会在shuffle service上注册，并把计算结果存储地址告诉shuffle service，而reduce端拉取数据会从shuffle service上去拿，并且这么做还提高了Executor端性能，shuffle过程拉取数据都由shuffle service来做

启动External Shuffle Service

　　spark：

　　yarn：

　　yarn classpath路径如下，并且配置在每个NodeManager都要配置，启动日志中可以相关服务的字眼

package com.twq.scheduler

import java.util.concurrent.TimeUnit

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.Path
import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}
import org.slf4j.LoggerFactory

/**
  * Created by tangweiqun on 2017/8/13.
## --master=spark standalone
## --deploy-mode=client
spark-submit --class com.twq.scheduler.TestExternalShuffleService \
--name "TestExternalShuffleService" \
--master spark://master:7077 \
--deploy-mode client \
--driver-memory 512m \
--executor-memory 512m \
--total-executor-cores 2 \
--executor-cores 1 \
--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
--conf spark.shuffle.service.enabled=true \
/home/hadoop-twq/spark-course/spark-scheduler-1.0-SNAPSHOT.jar \
2

2、--master参数
## --master=yarn
## --deploy-mode=client
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop-twq/hadoop-2.6.5/etc/hadoop
spark-submit --class com.twq.scheduler.TestExternalShuffleService \
--name "yarn-TestExternalShuffleService" \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 512m \
--executor-memory 512m \
--num-executors 2 \
--executor-cores 1 \
--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
--conf spark.shuffle.service.enabled=true \
/home/hadoop-twq/spark-course/spark-scheduler-1.0-SNAPSHOT.jar \
2
  */
object TestExternalShuffleService {
  private val logger = LoggerFactory.getLogger("WordCount")

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    if (args.size != 1) {
      logger.error("arg for partition number is empty")
      System.exit(-1)
    }

    val numPartitions = args(0).toInt

    logger.info(s"numPartitions ========= ${numPartitions}")

    val conf = new SparkConf()

    //conf.setAppName("word count")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val inputRdd: RDD[(LongWritable, Text)] = sc.hadoopFile("hdfs://master:9999/users/hadoop-twq/submitapp/word.txt",
      classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text])

    val words: RDD[String] = inputRdd.flatMap(_._2.toString.split(" "))

    val wordCount: RDD[(String, Int)] = words.map(word => (word, 1))

    val counts: RDD[(String, Int)] = wordCount.reduceByKey(new HashPartitioner(numPartitions), (x, y) => x + y)

    val path = new Path("hdfs://master:9999/users/hadoop-twq/submitapp/wordcount")

    val configuration = new Configuration()
    configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:9999")

    val fs = path.getFileSystem(configuration)

    if (fs.exists(path)) {
      fs.delete(path, true)
    }

    counts.saveAsTextFile(path.toString)

    //睡20秒，为了我们查看进程
    TimeUnit.SECONDS.sleep(20)
    sc.stop()
  }

}

posted @ 2020-07-14 08:58 财经知识狂魔阅读(116) 评论(0) 编辑收藏举报

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