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Spark 源码剖析：作业运行过程探秘
见解分享
2023-09-20 02:49:58
Spark 作业运行的概览
Spark 作业的运行过程可以概括为以下几个步骤：
- 作业提交： 用户提交 Spark 作业，作业由 SparkContext 接收并解析。
- 作业计划： SparkContext 根据作业的依赖关系生成作业计划，作业计划决定了作业中各个任务的执行顺序和数据依赖关系。
- 任务调度： TaskScheduler 根据作业计划将任务分配给集群中的各个节点，每个节点上的 Executor 负责执行任务。
- 任务执行： Executor 在本地执行任务，并将其输出结果返回给 TaskScheduler。
- 结果收集： TaskScheduler 将各个任务的输出结果收集起来，并返回给用户。
深入剖析作业运行过程
collect 方法的背后
collect 方法是 Spark 中用于将 RDD 中的数据收集到本地内存的常用方法。从 collect 方法入手，我们可以深入探索 Spark 作业运行的底层机制。
当调用 collect 方法时，Spark 会将 RDD 中的数据通过一系列中间步骤最终收集到本地内存中。这些中间步骤包括：
- 将 RDD 转换为 ShuffleRDD： 如果 RDD 不是 ShuffleRDD，Spark 会将它转换为 ShuffleRDD。ShuffleRDD 是 Spark 中一种特殊的 RDD，它可以将数据根据 key 进行分组，并对每组数据进行聚合操作。
- 执行 Shuffle： ShuffleRDD 会将数据根据 key 进行分组，并对每组数据执行聚合操作。这个过程称为 Shuffle，它通常通过将数据写入磁盘，然后从磁盘读取数据来实现。
- 将 ShuffleRDD 转换为 ResultRDD： ShuffleRDD 执行完成后，Spark 会将它转换为 ResultRDD。ResultRDD 是 Spark 中一种特殊的 RDD，它表示作业的最终输出结果。
- 执行 ResultRDD： ResultRDD 会将数据收集到本地内存中。这个过程称为 ResultRDD 的执行。
Shuffle 过程的细节
Shuffle 是 Spark 作业运行过程中的一个关键步骤，它决定了作业的性能和效率。Shuffle 的过程可以分为以下几个步骤：
- Map 端： Executor 在本地执行任务，并将其输出结果写入磁盘。
- Reduce 端： TaskScheduler 将 Map 端写入磁盘的数据读取到内存中，并对每组数据执行聚合操作。
- 结果收集： TaskScheduler 将聚合后的结果收集起来，并返回给用户。
ShuffleManager 的作用
ShuffleManager 是 Spark 中负责管理 Shuffle 过程的组件。ShuffleManager 的主要职责包括：
- 选择 Shuffle 算法： ShuffleManager 会根据数据量、数据分布等因素选择合适的 Shuffle 算法。
- 管理 Shuffle 文件： ShuffleManager 会负责创建、管理和删除 Shuffle 文件。
- 协调 Shuffle 过程： ShuffleManager 会协调 Map 端和 Reduce 端的数据传输，确保 Shuffle 过程顺利进行。
TaskScheduler 的作用
TaskScheduler 是 Spark 中负责调度任务的组件。TaskScheduler 的主要职责包括：
- 将作业分解为任务： TaskScheduler 会将作业分解为多个任务，并为每个任务分配一个唯一的 ID。
- 将任务分配给 Executor： TaskScheduler 会将任务分配给集群中的各个 Executor，并监控任务的执行状态。
- 收集任务的输出结果： TaskScheduler 会收集各个任务的输出结果，并返回给用户。
总结
通过对 Spark 源码的作业运行过程的分析，我们可以深入理解 Spark 作业执行的底层机制，这有助于我们更好地优化 Spark 作业的性能和效率。
