Spark Scheduler内部原理剖析

引言

Spark作为一个流行的分布式计算框架，其高效的资源管理和任务调度能力备受行业追捧。而Spark Job的调度并不是由一些无头鸟在天上飞来飞去完成的，而是由Spark内部的一个调度器实现的。这篇文章将深入探讨Spark Scheduler的内部原理，包括其工作模式、任务调度原理以及优化思路。

Scheduler工作模式

Spark Scheduler是Spark的集群调度器，负责从Driver端接收不同的任务，再将任务分配给不同的Worker进行处理。Scheduler的核心任务，就是在Driver端维护一个任务队列，并且不断地查询集群中Worker的运行情况，以确保任务能够高效地被执行。

一般而言，Scheduler分为两个层次：Cluster Manager和Application-level Scheduler。前者负责接收来自Spark Driver的任务分配请求，并分配给不同的NodeManager。而后者则由Spark Driver直接管理，用于协调集群资源，并决定作业中每个Stage的任务调度顺序。

其中，Application-level Scheduler负责的重点是Stage的调度，而Stage中每个Task的执行则由每个Worker自行完成。

任务调度原理

要深入理解Spark Scheduler的任务调度过程，我们需要了解一些相关的概念：

• Task：Spark中的最小执行单元，通常是一些操作符（如Map、Reduce等）的组合。
• Stage：在RDD转化时将每个RDD拆分成不同的Stage（如Map Stage、Reduce Stage等）。
• DAG：RDD的有向无环图，用于描述Job中各个RDD间的转化关系。

了解以上概念之后，我们就可以深入探讨Spark Scheduler的任务调度过程了。在一个作业中，Scheduler将Stage依次添加到一个计划队列中，然后按顺序将可以运行的任务发送到NodeManager。NodeManager在运行任务时，会将计算结果发送给Driver端，并再次向Scheduler申请新的任务。由此形成了一个任务调度的闭环。

优化思路

在实际应用中，Spark Scheduler的性能瓶颈主要来自两个方面：资源调度和任务调度。因此，要优化Spark Scheduler的性能，就需要针对这两个方面提出一些优化思路。

在资源调度方面，可以采用以下策略：

• 采用预先调度技术，即在Job提交前就预先计算好需要的资源量。
• 采用负载均衡技术，确保所有Worker的资源利用率尽可能相等。
• 采用动态资源管理技术，即根据不同Job的要求，动态调整资源分配。

而在任务调度方面，可以采用以下策略：

• 合理调整Job的分区数，以减少同步开销。
• 将前置Stage的Tasks推送到Workers，缩短任务响应时间。
• 根据Stage的依赖关系，合理调度Stage之间的顺序，以减少shuffle操作。

结论

正如文章开头所提到的，Spark Scheduler是Spark集群的核心调度中心。通过深入探讨其内部的工作原理和优化思路，我们可以更好地了解到一个高效的Spark集群应该如何设计和优化。