spark论文阅读笔记（三）

一、作业调度（Job scheduler）

在spark中，一个作业一般就是对一个RDD的action操作。当该操作发生时，调度器会根据记录，为这个程序构建一个若干阶段组成的DAG（有向无环图），如下：

每个阶段（stage）的划分标准是，尽可能多的包含连续的窄依赖（如上图的stage 2），各个阶段通过宽依赖对应的操作划分，如stage2、3之间的join操作。有了这个DAG，接下来调度器就用多个任务（可能在不同的worker上）来计算各个阶段的分区。

        对于容错机制可分开看：如果一个任务（如计算某个分区）执行失败，只要对应的stage的父类还存在，那么就在其他节点重新执行该任务。如果是整个阶段都失败了，那么就重新提交该阶段对应的任务。

 

二、解析器（spark-shell）

需要注意的是，spark的解析器不止spark-shell，还有pyspark等，这里只是以spark-shell举例。

简单来说shell是逐行翻译命令，比如
var x=5
println(x)
那么对于第二行内容，shell是先要创建一个lines1的类对象，这个类包含x，然后第二行的编译后结果为：
println(Lines1.getInstance().x)
总之，spark-shell对应的，不是一般的scala解释器，而是经过加工的适用于RDD的特殊scala解释器。