深入Spark内核：任务调度(1)-基本流程

       SparkContext是Spark应用的入口并负责和整个集群的交互，创建RDD，累积量(accumulators variables)和广播量(broadcast variables)等, 理解spark的任务调度基本流程，就需要从SparkContext开始。下图是官网Spark的架构图：

                            

       DriverProgram即用户提交的程序定义并创建了SparkContext的实例，SparkContext会根据RDD对象构建DAG图，然后将作业(job)提交(runJob)给DAGScheduler。

       DAGScheduler对作业的DAG图进行切分成不同的stage<stage是根据shuffle为单位进行划分>，每个stage都是任务的集合(taskset)并以taskset为单位提交(submitTasks)给TaskScheduler。

       TaskScheduler通过TaskSetManager管理任务(task)并通过集群中的资源管理器(Cluster Manager)<standalone模式下是Master，yarn模式下是ResourceManager>把任务(task)发给集群中的Worker的Executor, 期间如果某个任务(task)失败， TaskScheduler会重试，TaskScheduler发现某个任务(task)一直未运行完成，有可能在不同机器启动同一个任务(task)，哪个任务(task)先运行完就用哪个任务(task)的结果。无论任务(task)运行成功或者失败TaskScheduler都会向DAGScheduler汇报当前状态，如果某个stage运行失败，TaskScheduler会通知DAGScheduler可能会重新提交任务。

       Worker接收到的是任务(task)，执行任务(task)的是进程中的线程，一个进程中可以有多个线程工作进而可以处理多个数据分片，执行任务(task)、读取或存储数据。

 

         DAGScheduler - graph of stages RDD partitioning pipeline高级的调度器，面向stage的调度(stage-oriented scheduling)，为每个job的不同stage计算DAG，跟踪哪些RDD和stage被物化并且发现运行job的最小的调度策略。TaskScheduler是可插拔的低级别任务调度器，由TaskSchedulerImpl实现TaskScheduler具体功能，管理Task级别的以及集群交互， 一个TaskScheduler只为一个SparkContext实例服务。接下来，我们将深入DAGScheduler、TaskScheduler和Worker的源码详解来逐步揭开它们神秘的面纱。