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概述
TaskScheduler定义了对任务进行调度的接口规范，目前spark只有taskSchedulerImpl一个实现类，用于接收DAGScheduler发送的taskSets，并按照资源调度算法将资源分配给task并提交task到executor上执行。
TaskSchedulerImpl通过taskSetManager来实现任务的推测执行和task本地性分配，任务推测执行就是当发现有运行较慢的task时，将该task发送到其他executor上执行，采用最先完成的执行结果，减少运行较慢的task对整个任务进度的影响；task本地性算法可以将task发送到与该task将要处理的数据所在节点最近的executor，减少网络数据传输，spark目前支持5种本地性级别：PROCESS_LOCAL(本地进程)、NODE_LOCAL(本地节点)、NO_PREF(没有偏好)、RACK_LOCAL(本地机架)、ANY(任何)。
TaskSchedulerImpl还依赖一个后端接口SchedulerBackend，给task分配资源实际上是由这个后端接口完成的。
TaskSchedulerImpl的初始化和启动
spark程序创建的sparkContext内部会创建TaskSchedulerImpl并调用TaskSchedulerImpl的initialize和start方法。
taskSchedulerImpl的属性之一，在创建taskSchedulerImpl的时候会创建根调度池，taskSchedulerImpl对task的调度依赖调度池Pool，需要被调度的task都会被放入调度池中，调度池pool根据调度算法(FIFO/FAIR)对taskSet调度，并将被调度的taskSet交给taskSchedulerImpl进行资源调度。
val rootPool: Pool = new Pool("", schedulingMode, 0, 0) initialize和start方法
def initialize(backend: SchedulerBackend) { //将sparkContext内创建的SchedulerBackend赋给backend属性 this.backend = backend //根据不同的schedulingMode创建不同的调度池构建器 schedulableBuilder = { schedulingMode match { case SchedulingMode.FIFO => new FIFOSchedulableBuilder(rootPool) case SchedulingMode.FAIR => new FairSchedulableBuilder(rootPool, conf) case _ => throw new IllegalArgumentException(s"Unsupported $SCHEDULER_MODE_PROPERTY: " + s"$schedulingMode") } } //构建调度池 schedulableBuilder.buildPools() } override def start() { //启动schedulerBackend backend.start() //如果应用不是在local模式且开启了推测执行，设置一个执行间隔为SPECULATION_INTERVAL_MS(100ms)的检查可推测执行任务的定时器 if (!isLocal && conf.getBoolean("spark.speculation", false)) { logInfo("Starting speculative execution thread") speculationScheduler.scheduleWithFixedDelay(new Runnable { override def run(): Unit = Utils.tryOrStopSparkContext(sc) { //检查可推测执行任务 checkSpeculatableTasks() } }, SPECULATION_INTERVAL_MS, SPECULATION_INTERVAL_MS, TimeUnit.MILLISECONDS) } } Task提交
DAGScheduler在调用submitMissingTasks提交taskSet时，内部调用taskScheduler.submitTask方法，实现如下：
override def submitTasks(taskSet: TaskSet) { //获取task val tasks = taskSet.tasks logInfo("Adding task set " + taskSet.id + " with " + tasks.length + " tasks") this.synchronized { val manager = createTaskSetManager(taskSet, maxTaskFailures) val stage = taskSet.stageId ////对当前TaskSet进行冲突检查，taskSetsByStageIdAndAttempt中不该有同属于当前stage但TaskSet却不同的情况 val stageTaskSets = taskSetsByStageIdAndAttempt.getOrElseUpdate(stage, new HashMap[Int, TaskSetManager]) stageTaskSets(taskSet.stageAttemptId) = manager val conflictingTaskSet = stageTaskSets.exists { case (_, ts) => ts.taskSet != taskSet && !ts.isZombie } if (conflictingTaskSet) { throw new IllegalStateException(s"more than one active taskSet for stage $stage:" + s" ${ stageTaskSets.toSeq.map { _._2.taskSet.id }.mkString(",") }") } //将刚创建的taskSetManager添加到调度池构建器创建的调度池中 schedulableBuilder.addTaskSetManager(manager, manager.taskSet.properties) //如果程序不是local模式且还未接收到task，就设置一个定时器按照STARVATION_TIMEOUT_MS指定的间隔检查taskSchedulerImpl的饥饿状况 if (!isLocal && !hasReceivedTask) { starvationTimer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() { override def run() { if (!hasLaunchedTask) { logWarning("Initial job has not accepted any resources; " + "check your cluster UI to ensure that workers are registered " + "and have sufficient resources") } else { this.cancel() } } }, STARVATION_TIMEOUT_MS, STARVATION_TIMEOUT_MS) } //表示taskSchedulerImpl已经接收到task hasReceivedTask = true } //给task分配资源并运行task backend.reviveOffers() } reviveOffers()方法是SchedulerBackend用于给task分配资源并运行task，这个后端接口并不由taskSchedulerImpl创建，而是在sparkContext创建时根据提交模式创建的SchedulerBackend的不同实现类传递给TaskSchedulerImpl的。
以local模式为例，localSchedulerBackend的reviveoffers方法实际上会向LocalEndpoint发送reviveOffers事件，LocalEndpoint再调用自己的reviveOffers方法，内部再调用TaskSchedulerImpl的resourceOffer方法给task分配资源，最后调用Executor.launchTask加载并尝试执行task，实现如下：
def reviveOffers() { //创建包含一个workerOffer样例类的序列，workerOffer的localExecutorId为driver、localExecutorHostname为localhost、cores为1 val offers = IndexedSeq(new WorkerOffer(localExecutorId, localExecutorHostname, freeCores, Some(rpcEnv.address.hostPort))) //调用taskSchedulerImpl.resourceOffers给task分配资源 for (task <- scheduler.resourceOffers(offers).flatten) { //将空闲的CPU内核数-1 freeCores -= scheduler.CPUS_PER_TASK //调用executor.launchTask方法加载task并执行 executor.launchTask(executorBackend, task) } }} 资源分配
TaskSchedulerImpl拿到包含WorkerOffers样例类的序列后会进行预处理，如更新host与executor、机架的映射关系用于task数据本地性的计算，workeroffers的随机shuffle保证任务均匀分配在worker节点，统计worker可用资源等，随后调用自己的ResourceOfferSingleTaskSet方法给TaskSet提供资源；
ResourceOfferSingleTaskSet方法会获取WorkerOffers内的信息，如executor的身份标识、workerOffer的host，再对workerOffer的CPU检查，如果可用CPU大于task所需的CPU数，则执行以下操作：
1、调用TaskSetManager的resourceOffer方法给待处理的task按照最大本地性创建TaskDescription
2、将TaskDescription添加到tasks数组
3、更新task的身份标识与taskSet、Executor的映射关系缓存
4、CPU重计算，WorkerOffer的可用CPU减去task所用的CPU数，最后返回launchedTask，即是否给taskSet中的task分配了资源
TaskSetManager.resourceOffer方法实现：
def resourceOffer( execId: String, host: String, maxLocality: TaskLocality.TaskLocality) : Option[TaskDescription] = { //获取黑名单 val offerBlacklisted = taskSetBlacklistHelperOpt.exists { blacklist => blacklist.isNodeBlacklistedForTaskSet(host) || blacklist.isExecutorBlacklistedForTaskSet(execId) } //如果taskSetManager不是僵尸状态且要分配task的host和executor不是黑名单，执行以下操作 if (!isZombie && !offerBlacklisted) { //获取执行时间和最大本地性 val curTime = clock.getTimeMillis() var allowedLocality = maxLocality //计算允许的最大本地性级别，如果最大本地性级别是NO_PREF，则允许的最大本地性级别为NO_PREF //否则最大本地性级别为最大本地性级别maxLocality和getAllowedLocalityLevel获取的本地级别中的最小值 if (maxLocality != TaskLocality.NO_PREF) { allowedLocality = getAllowedLocalityLevel(curTime) if (allowedLocality > maxLocality) { // We're not allowed to search for farther-away tasks allowedLocality = maxLocality } } //调用dequeueTask方法根据指定的host，executor和本地性级别，找出要执行的task的索引、相应的本地性和是否推断执行，返回三元组 dequeueTask(execId, host, allowedLocality).map { case ((index, taskLocality, speculative)) => // Found a task; do some bookkeeping and return a task description //根据要执行的task的索引找到task val task = tasks(index) //为task生成新的身份标识 val taskId = sched.newTaskId() // Do various bookkeeping //增加复制运行数 copiesRunning(index) += 1 //获取任务尝试号 val attemptNum = taskAttempts(index).size //创建task尝试信息 val info = new TaskInfo(taskId, index, attemptNum, curTime, execId, host, taskLocality, speculative) //更新task与task尝试信息的映射关系 taskInfos(taskId) = info taskAttempts(index) = info :: taskAttempts(index) // Update our locality level for delay scheduling // NO_PREF will not affect the variables related to delay scheduling //如果最大本地性级别不是NO_PREF if (maxLocality != TaskLocality.NO_PREF) { //获取任务的本地性级别并将最后运行时间设置为当前系统时间 currentLocalityIndex = getLocalityIndex(taskLocality) lastLaunchTime = curTime } // Serialize and return the task //序列化task val serializedTask: ByteBuffer = try { ser.serialize(task) } catch { // If the task cannot be serialized, then there's no point to re-attempt the task, // as it will always fail. So just abort the whole task-set. case NonFatal(e) => val msg = s"Failed to serialize task $taskId, not attempting to retry it." logError(msg, e) abort(s"$msg Exception during serialization: $e") throw new TaskNotSerializableException(e) } //task大小检查 if (serializedTask.limit() > TaskSetManager.TASK_SIZE_TO_WARN_KB * 1024 && !emittedTaskSizeWarning) { emittedTaskSizeWarning = true logWarning(s"Stage ${task.stageId} contains a task of very large size " + s"(${serializedTask.limit() / 1024} KB). The maximum recommended task size is " + s"${TaskSetManager.TASK_SIZE_TO_WARN_KB} KB.") } //向runningTaskSet中添加task的身份标识，并增加调度池中记录的当前运行中任务的数量 addRunningTask(taskId) // We used to log the time it takes to serialize the task, but task size is already // a good proxy to task serialization time. // val timeTaken = clock.getTime() - startTime //生成task名称 val taskName = s"task ${info.id} in stage ${taskSet.id}" logInfo(s"Starting $taskName (TID $taskId, $host, executor ${info.executorId}, " + s"partition ${task.partitionId}, $taskLocality, ${serializedTask.limit()} bytes)") /** * def taskStarted(task: Task[_], taskInfo: TaskInfo) { * eventProcessLoop.post(BeginEvent(task, taskInfo)) * } * 向DAGSchedulerEventProcessLoop投递BeginEvent事件 */ sched.dagScheduler.taskStarted(task, info) //创建并返回taskDescription对象 new TaskDescription( taskId, attemptNum, execId, taskName, index, task.partitionId, addedFiles, addedJars, task.localProperties, serializedTask) } } else { None } } 转载地址：https://www.cnblogs.com/cnblogs-syui/p/11133475.html 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！
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