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Spark executor模块① - 主要类以及创建 AppClient

标签:
Spark

本文为 Spark 2.0 源码分析笔记,由于源码只包含 standalone 模式下完整的 executor 相关代码,所以本文主要针对 standalone 模式下的 executor 模块,文中内容若不特意说明均为 standalone 模式内容

在 executor 模块中,最重要的几个类(或接口、trait)是:

  • AppClient:在 Standalone 模式下的实现是 StandaloneAppClient

  • SchedulerBackend:SchedulerBackend 是一个 trait,在 Standalone 模式下的实现是 StandaloneSchedulerBackend

  • TaskScheduler:TaskScheduler 也是一个 trait,当前,在所有模式下的实现均为 TaskSchedulerImpl

接下来先简要介绍这几个类的作用以及各自主要的成员和方法,这是理解之后内容的基础

StandaloneAppClient(AppClient)

StandaloneAppClient 主要有以下几个作用:

  1. 向 master 注册 application

  2. 接收并处理来自 master 的各种消息,如 RegisteredApplicationApplicationRemovedExecutorAdded

  3. 调用 SchedulerBackend 回调接口以通知各种重要的 event,比如:Application 失败、添加了 executor、executor 更新等

主要成员

  • private val REGISTRATION_TIMEOUT_SECONDS = 20:注册 application 的超时

  • private val REGISTRATION_RETRIES = 3:注册 application 的最大重试次数

  • endpoint: ClientEndpoint:ClientEndpoint 为 StandaloneAppClient 内部嵌套类,主要用来:

    • StopAppClient:StandaloneAppClient stop 时通知 ClientEndpoint 也进行 stop 并反注册 application

    • RequestExecutors:StandaloneAppClient 在注册完 Application 后通过 ClientEndpoint 向 master 为执行 Application 的 tasks 申请资源

    • KillExecutors:StandaloneAppClient 通过 ClientEndpoint 向 master 发送消息来 kill executor

    • RegisteredApplication:application 已成功注册

    • ApplicationRemoved:application 已移除

    • ExecutorAdded:有新增加的 Executor

    • ExecutorUpdated:Executor 发生资源更新

    • MasterChanged:master 改变

    • 通过向 master 发送 RegisterApplication 消息来注册 application

    • 接收来自 master 的消息并处理,消息包括

    • 接收来自 StandaloneAppClient 发送的消息并处理,包括:

主要方法

  • def start():启动 StandaloneAppClient

  • def requestTotalExecutors(requestedTotal: Int): Boolean:为 application 向 master 申请指定总数的 executors

  • def killExecutors(executorIds: Seq[String]): Boolean:通过 ClientEndpoint 向 master 发送消息来 kill 一组 executors

SchedulerBackend

SchedulerBackend 在 Standalone 模式下的 SchedulerBackend 的实现是 StandaloneSchedulerBackend,但是从大体的作用上来说,各个模式下的 SchedulerBackend 作用是相同的,主要为:

  1. 当有新的 task 提交或资源更新时,查找各个节点空闲资源,并确定在哪个 executor 上启动哪个 task 的对应关系,对应的方法是 def reviveOffers(): Unit

  2. 被 TaskScheduler 调用来 kill task,对应的方法是 def killTask(...): Unit

TaskScheduler

低等级的 task 调度接口,当前只有 TaskSchedulerImpl 这一个实现。该接口支持在不同的部署模式下工作。每个 SparkContext(application) 对应唯一的一个 TaskScheduler。 TaskScheduler 从 DAGScheduler 的每一个 stage 获取 tasks,并负责发送到集群去执行这些 tasks,在失败的时候重试,并减轻掉队情况。TaskScheduler 会返回 events 给 DAGScheduler。

主要方法

  • def rootPool: Pool:返回 root 调度对列

  • def schedulingMode: SchedulingMode:调度模式

  • def submitTasks(taskSet: TaskSet):提交任务去集群执行

  • def cancelTasks(stageId: Int, interruptThread: Boolean):取消一个 stage 对应的 tasks

  • def executorHeartbeatReceived(...):接收到 executor 心跳信息

  • def executorLost(executorId: String, reason: ExecutorLossReason):处理
    executor lost

以上简要的介绍了 AppClient、SchedulerBackend、TaskScheduler 几个接口,其中 SchedulerBackend 和 TaskScheduler 接口实例是在 SparkContext 构造函数中创建的,而 AppClient 实例是在 SchedulerBackend 构造函数中被创建。

AppClient 的创建与启动

AppClient 的创建与启动也比较简单,主要流程如下:

  1. 在 SparkContext 的构造函数中,调用 val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode) 来通过 master url 来创建相应模式下的 SchedulerBackend 实例 sched 以及 TaskSchedulerImpl 实例 ts(我们假定这里创建的 sched 是 StandaloneScheduler 类型的)

  2. 随后,依然是在 SparkContext 的构造函数中,TaskScheduler 实例 ts 调用其 start 方法,在该 start 方法中会调用 SchedulerBackend 实例 sched 的 start 方法(所以,你也可以从这里知道 TaskScheduler 的实现中是包含 SchedulerBackend 的实例的)

  3. 在 SchedulerBackend 的 start 方法中会创建其嵌套类 ClientEndpoint 对象

  4. 在将 ClientEndpoint 对象注册给 rpcEnv 的过程中 ClientEndpoint 对象会收到 OnStart 消息并处理,处理过程主要就是持有 ApplicationDescription(主要包括name, maxCores, memoryPerExecutorMB, 启动命令行, appUiUrl等) 来向 Master 注册 application

再次说明,以上内容若无特别说明均指 Standalone 模式下的。本文简要的分析了几个关键类以及 AppClient 是如何启动的,更详细的剖析会在后面的文章中说明。



作者:牛肉圆粉不加葱
链接:https://www.jianshu.com/p/5dab83e94cac


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