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spark内核揭秘-06-TaskSceduler启动源码解析初体验

TaskScheduler实例对象启动源代码如下所示:

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从上面代码可以看出来,taskScheduler的启动是在SparkContext

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找到TaskSchedulerImpl实现类中的start方法实现:

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1、 从上代码看到,先启动CoarseGrainedSchedulerBackend,

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从上面CoarseGrainedSchedulerBackend类的代码,可以看出spark启动了DriverActor,名称为CoarseGrainedScheduler,这是一个akka消息通信类,会先运行preStart()方法

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从上面代码可以看到,初始化了akka客户端监听,还有最重要的是调用了系统的scheduler调度,参数函数是立即执行调度,间隔1000毫秒,运行ReviveOffers方法

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进入makeOffers()方法:

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运行launchTask方法:

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这段代码是spark序列号任务大小超过akkaFrameSize - AkkaUtils.reservedSizeBytes大小,那就报错为”

Serialized task %s:%d was %d bytes, which exceeds max allowed: " +

"spark.akka.frameSize (%d bytes) - reserved (%d bytes). Consider increasing " +

"spark.akka.frameSize or using broadcast variables for large values.

“ ,此刻会将该任务终止,并将任务从任务列表中移除,这样推荐使用broadcast广播方式

否则,将获取执行任务数据,并减少空闲cpu数,发送消息执行 LaunchTask(new SerializableBuffer(serializedTask))方法,即CoarsedGrainedExecutorBackend类的LaunchTask方法:

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上面代码 会运行executor 的launchTask方法:

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TaskRunner就是一个多线程:

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代码太多,我就不截图了,其实实际就是根据机器状况,运行task任务

2、 然后我们回到TaskSchedulerImpl实现类中的start方法

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如果isLocal=false and spark.speculation=true,不是local模式,那就要dispatcher分发任务了,默认是100毫秒后立即启动,并间隔100毫秒循环运行,

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CoarseGrainedSchedulerBackend的reviveOffers:

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