【原】Spark不同运行模式下资源分配源码解读
版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。
复习内容：
Spark中Task的提交源码解读 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5423906.html
SchedulerBackend是一个trait，它配合TaskSchedulerImpl共同完成Task调度、执行、资源的分配等。它的子类如下所示，不同的子类对应的不同Spark不同的资源分配调度。详见图1。
图1 SchedulerBackend子类继承图
Spark中不同（集群）模式进行资源的分配是通过调用backend.reviveOffers()方法来给Task分配资源的，其调度子类与其负责的运行模式如下所示：
LocalBackend
（1）本地单线程运行模式，master形如local
（2）本地多线程运行模式,匹配local[N]和Local[]，
（3）匹配local[, M]和local[N, M]
SparkDeploySchedulerBackend
（4）匹配Spark Standalone运行模式
（5）匹配local-cluster运行模式即伪分布模式
YarnClusterSchedulerBackend
（6）"yarn-standalone"或"yarn-cluster"运行模式，
（7）yarn-client运行模式
CoarseMesosSchedulerBackend（粗粒度）和MesosSchedulerBackend（细粒度）
（8）匹配Mesos运行模式，mesos有粗粒度和细粒度两种调度模式。
补充：细粒度模式目前仅支持Mesos。
粗粒度调度模式中，每个Executor在获得系统资源后，就长期拥有，直到应用程序退出才释放资源。优点：减少了资源调度的时间开销，缺点：所分配的资源被某个应用长期占有，造成资源的浪费。
细粒度调度模式中，资源是根据任务的需求动态调度的，任务完成后就还给Mesos，所以不存在资源浪费的问题，但调度延迟较大。
1.LocalBackend
调用远程的一个引用申请资源，该远程引用已在start方法中赋值
override def reviveOffers() {
localEndpoint.send(ReviveOffers)
}
LocalBackend收到远程的ReviveOffers消息在receive方法中进行消息的匹配，进行资源的分配，如下所示：
override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
case ReviveOffers =>
reviveOffers()详见（1）
case StatusUpdate(taskId, state, serializedData) =>
scheduler.statusUpdate(taskId, state, serializedData)
if (TaskState.isFinished(state)) {
freeCores += scheduler.CPUS_PER_TASK
reviveOffers()
}
case KillTask(taskId, interruptThread) =>
executor.killTask(taskId, interruptThread)
}
（1）方法 reviveOffers()如下所示：
def reviveOffers() {
val offers = Seq(new WorkerOffer(localExecutorId, localExecutorHostname, freeCores))
for (task <- scheduler.resourceOffers(offers).flatten) {
freeCores -= scheduler.CPUS_PER_TASK
//在executor上创建Task
executor.launchTask(executorBackend, taskId = task.taskId, attemptNumber = task.attemptNumber,
task.name, task.serializedTask)
}
}
2.SparkDeploySchedulerBackend
由图1 SchedulerBackend子类继承我们知道SparkDeploySchedulerBackend是类CoarseGrainedSchedulerBackend的子类，属于粗粒度调度模式，类CoarseGrainedSchedulerBackend的子类的调度都是通过它的reviveOffers方法来完成的，因为都属于粗粒度调度模式。
远程引用申请资源
override def reviveOffers() {
driverEndpoint.send(ReviveOffers)
}
同样在receive方法匹配ReviveOffers 消息，调用方法 makeOffers()
override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {
case ReviveOffers =>
makeOffers()详见（1）
（1）makeOffers()方法如下所示
private def makeOffers() {
//过滤掉正在kill的executor
val activeExecutors = executorDataMap.filterKeys(!executorsPendingToRemove.contains(_))
val workOffers = activeExecutors.map { case (id, executorData) =>
new WorkerOffer(id, executorData.executorHost, executorData.freeCores)
}.toSeq
//创建tasks
launchTasks(scheduler.resourceOffers(workOffers))详见（2）（3）
}
（2）scheduler.resourceOffers(workOffers)方法如下所示,TaskScheduleImpl调用提供slaves上的资源。我们通过按照激活的task set的优先级。我们以循环的方式将tasks均匀分配到节点上
def resourceOffers(offers: Seq[WorkerOffer]): Seq[Seq[TaskDescription]] = synchronized {
var newExecAvail = false
//对于每一个Executor进行如下操作,主要进行slave的hostname与executor的映射
for (o <- offers) {
executorIdToHost(o.executorId) = o.host
activeExecutorIds += o.executorId
if (!executorsByHost.contains(o.host)) {
executorsByHost(o.host) = new HashSetString
executorAdded(o.executorId, o.host)
newExecAvail = true
}
for (rack <- getRackForHost(o.host)) {
hostsByRack.getOrElseUpdate(rack, new HashSetString) += o.host
}
}
//随机shuffle操作避免将tasks分配到同样的一批workers上
val shuffledOffers = Random.shuffle(offers)
// Build a list of tasks to assign to each worker.
val tasks = shuffledOffers.map(o => new ArrayBufferTaskDescription)
val availableCpus = shuffledOffers.map(o => o.cores).toArray
//根据调度策略获取TaskSetManage的调度顺序
val sortedTaskSets = rootPool.getSortedTaskSetQueue
for (taskSet <- sortedTaskSets) {
logDebug("parentName: %s, name: %s, runningTasks: %s".format(
taskSet.parent.name, taskSet.name, taskSet.runningTasks))
if (newExecAvail) {
taskSet.executorAdded()
}
}
//根据调度策略依次得到TaskSet，
//在节点上尝试5种Locality，PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY
//以最快的速度执行task
var launchedTask = false
for (taskSet <- sortedTaskSets; maxLocality <- taskSet.myLocalityLevels) {
do {
launchedTask = resourceOfferSingleTaskSet(
taskSet, maxLocality, shuffledOffers, availableCpus, tasks)
} while (launchedTask)
}
if (tasks.size > 0) {
hasLaunchedTask = true
}
return tasks
}
（3）launchTasks方法如下所示
private def launchTasks(tasks: Seq[Seq[TaskDescription]]) {
for (task <- tasks.flatten) {
//序列化task
val serializedTask = ser.serialize(task)
if (serializedTask.limit >= akkaFrameSize - AkkaUtils.reservedSizeBytes) {
scheduler.taskIdToTaskSetManager.get(task.taskId).foreach { taskSetMgr =>
try {
var msg = "Serialized task %s:%d was %d bytes, which exceeds max allowed: " +
"spark.akka.frameSize (%d bytes) - reserved (%d bytes). Consider increasing " +
"spark.akka.frameSize or using broadcast variables for large values."
msg = msg.format(task.taskId, task.index, serializedTask.limit, akkaFrameSize,
AkkaUtils.reservedSizeBytes)
taskSetMgr.abort(msg)
} catch {
case e: Exception => logError("Exception in error callback", e)
}
}
}
else {
val executorData = executorDataMap(task.executorId)
executorData.freeCores -= scheduler.CPUS_PER_TASK
//类CoarseGrainedExecutorBackend在Executor上反序列化task并完成task的创建
executorData.executorEndpoint.send(LaunchTask(new SerializableBuffer(serializedTask)))
}
}
}
3.MesosSchedulerBackend
Mesos细粒度调度模式时通过Mesos中的类MesosSchedulerDriver来完成调度，有兴趣的读者可以看一下。这里就不介绍了
