许久没有写博客了，没有太多时间，最近陆续将Spark源码的一些阅读笔记传上，接下来要修改Spark源码了。

这个类继承于TaskScheduler类，重载了TaskScheduler中的大部分方法，是Task调度的实际操作。

1、检测推测执行间隔，最大响应时间，每个task的CPU数。

2、指定调度模式SchedulingMode。

3、setDAGScheduler：设置任务调度的对象DAGScheduler。

4、initialize：初始化backend接口和资源池pool，并给资源池配置调度模式，FIFO或者Fair。Backend接口是TaskScheduler与底层资源管理器（如Mesos）交互的接口。

5、获取任务ID。

6、start：主要启动backend接口，检查是否是本地执行，检查是否启动推测执行（如果是就需要启动推测执行的线程）。

7、postStartHook：与start保持同步，等待backend准备好。

8、submitTasks：根据参数中的taskSet（即stage中的一群task）将task提交给集群中执行的UI，惯例先要检查是否是本地执行。

9、cancelTasks：根据stageId来取消任务，也就是取消stage。如果有任务已经运行，要先杀死任务再丢弃stage，否则直接丢弃stage。

10、taskSetFinished：当所有的任务都执行完成后，设置任务执行为完成，并清除其与TaskSetManager的联系。

11、resourceOffers：资源分配的重要方法。首先将各个可活动的节点和executor的地址都标记，添加executor时也要重新标记；然后，为第一次循环做准备，即获取已分配的任务、可用CPU数、排队的task；嵌套循环，循环标准为两个，排队的task和位置优先级，前者为每一个在等待的task，后者为最低优先级到task所标注的优先级；内部执行的操作也是一个循环，当有CPU可用时的while循环；while循环内是一个for循环，用来遍历所有的executor；for循环内部为一个for循环，用来遍历匹配task和executor。

注：优先级为Any、Rack_Local、No_PREF、NODE_LOCAL、PROCESS_LOCAL。

12、statusUpdate：更新各个task的状态，实际上是遍历所有的task，然后根据其TaskSet中记录的值来判断Task的状态。

13、executorHeartbeatReceived：重载心跳接收函数。

14、结果处理函数：handle**函数，用来处理任务运行结果、成功的任务、失败的任务等等；error函数，用来处理失败的错误报告；stop函数，用来关闭backend接口和任务结果接收的接口。

15、checkSpeculatableTasks：检查资源池中是否有需要启动推测执行的task，如果有则需要重新启动offers。

16、executorLost：处理失败的executor，打印错误信息。

17、removeExecutor：移除executor并标记其丢失。

18、waitBackendReady：等待backend接口准备好。

19、类TaskSchedulerImpl：对map按值的数量排序，然后建立索引。