RDD在Spark中是怎樣運(yùn)行的？

下面，通過一張圖來學(xué)習(xí)一下RDD在Spark中運(yùn)行流程，如圖1所示。

圖1 RDD在Spark中的運(yùn)行流程

在圖1中，，Spark的任務(wù)調(diào)度流程分為RDD Objects、DAGScheduler、TaskScheduler以及Worker四個部分。關(guān)于這四個部分的相關(guān)介紹具體如下：

(1)RDD Objects：當(dāng)RDD對象創(chuàng)建后，SparkContext會根據(jù)RDD對象構(gòu)建DAG有向無環(huán)圖，然后將Task提交給DAGScheduler。

(2)DAGScheduler：將作業(yè)的DAG劃分成不同的Stage，每個Stage都是TaskSet任務(wù)集合，并以TaskSet為單位提交給TaskScheduler。

(3)TaskScheduler：通過TaskSetManager管理Task，并通過集群中的資源管理器（Standalone模式下是Master，Yarn模式下是ResourceManager）把Task發(fā)給集群中Worker的Executor。若期間有某個Task失敗，則TaskScheduler會重試；若TaskScheduler發(fā)現(xiàn)某個Task一直沒有運(yùn)行完成，則有可能在空閑的機(jī)器上啟動同一個Task，哪個Task先完成就用哪個Task的結(jié)果。但是，無論Task是否成功，TaskScheduler都會向DAGScheduler匯報當(dāng)前的狀態(tài)，若某個Stage運(yùn)行失敗，則TaskScheduler會通知DAGScheduler重新提交Task。需要注意的是，一個TaskScheduler只能服務(wù)一個SparkContext對象。Worker：Spark集群中的Worker接收到Task后，把Task運(yùn)行在Executor進(jìn)程中，這個Task就相當(dāng)于Executor中進(jìn)程中的一個線程。一個進(jìn)程中可以有多個線程在工作，從而可以處理多個數(shù)據(jù)分區(qū)（例如運(yùn)行任務(wù)、讀取或者存儲數(shù)據(jù)）。



   



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