DAG任务分解和ShuffleRDD怎么使用

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1、DagScheduler分析

DagScheduler功能主要是负责RDD的各个stage的分解和任务提交。Stage分解是从触发任务调度过程的finalStage开始倒推寻找父stage，如果父stage没有提交任务则循环提交缺失的父stage。每个stage有一个父RDD的概念，根据分区数的多少创建多个任务（Task）。

Task的调度实际是通过TaskSchedulerImp来完成的，TaskSchedulerImp里根据环境部署的不同又会使用不同的Backend，比如Yarn集群、独立集群等其Backend是不一样的，这里先有个概念，先不深究Backend。

这里先看看DagScheduler的核心逻辑把。里面首先要研究的一个方法：

def submitMissingTasks(stage: Stage, jobId: Int)

该方法就是提交stage执行，为什么叫这个名称呢？说明这里的stage是需先需要提交执行的，没有其他依赖的stage还未执行了。

submitMissingTasks方法会根据RDD的依赖关系创建两种task，ResultTask和ShuffleMapTask。

一步步来，只看关键代码，因为整体代码太多了不利于理解关键逻辑。

1.1 生成序列化的taskBinary

taskBinaryBytes = stage match {
          case stage: ShuffleMapStage =>
            JavaUtils.bufferToArray(
              closureSerializer.serialize((stage.rdd, stage.shuffleDep): AnyRef))
          case stage: ResultStage =>
            JavaUtils.bufferToArray(closureSerializer.serialize((stage.rdd, stage.func): AnyRef))
        }

taskBinaryBytes待会是要封装成对像分发到远端Executor上执行的，所以必须是可序列化的。

两者最主要区别就是：ShuffleMapStage的入参是依赖的shuffleDep；而ResultStage的入参是函数的定义func。

1.2 生成task

现在有了taskBinaryBytes，下一步就是生成Task了。

val tasks: Seq[Task[_]] = try {
      stage match {
        case stage: ShuffleMapStage =>
          stage.pendingPartitions.clear()
          partitionsToCompute.map { id =>
            val locs = taskIdToLocations(id)
            val part = partitions(id)
            stage.pendingPartitions += id
            new ShuffleMapTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber,
              taskBinary, part, locs, properties, serializedTaskMetrics, Option(jobId),
              Option(sc.applicationId), sc.applicationAttemptId, stage.rdd.isBarrier())
          }

        case stage: ResultStage =>
          partitionsToCompute.map { id =>
            val p: Int = stage.partitions(id)
            val part = partitions(p)
            val locs = taskIdToLocations(id)
            new ResultTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber,
              taskBinary, part, locs, id, properties, serializedTaskMetrics,
              Option(jobId), Option(sc.applicationId), sc.applicationAttemptId,
              stage.rdd.isBarrier())
          }
      }
    } catch {
      case NonFatal(e) =>
        abortStage(stage, s"Task creation failed: $e\n${Utils.exceptionString(e)}", Some(e))
        runningStages -= stage
        return
    }

两种Task类型：ShuffleMapTask和ResultTask。这里要主要的是对Task而言，有多少分区(partition)就会生成多少个Task，Task是到分区维度的，而不是到RDD维度的，这个概念一定要明确。

1.3 提交Task

最后一步就是提交任务执行。这里就要用到taskScheduler了，当然了，这里的taskScheduler目前就是指TaskSchedulerImp。

taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(
        tasks.toArray, stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber, jobId, properties))

DagScheduler里还有一个方法这里可以提一下，就是：

submitWaitingChildStages(stage)

这个方法是提交等待当前stage执行的等待stage，这样DAG的整个调度过程就完整了。

2、Task执行

两种Task类型：ShuffleMapTask和ResultTask。

2.1 ResultTask

我们先看ResultTask的执行，它相对比较简单，核心方式是runTask，核心代码：

override def runTask(context: TaskContext): U = {   
    val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
    val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)](
      ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)
    func(context, rdd.iterator(partition, context))
  }

反序列化出来RDD和func，然后执行rdd的iterator方法获取数据集，并在此数据集上执行func函数，要注意实际上这是一次迭代过程而不是多次迭代过程。

2.2 ShuffleMapTask

ShuffleMapTask任务的执行相对复杂些。

核心方法还是runTask，核心代码：

override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {    
    val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
    val rddAndDep = ser.deserialize[(RDD[_], ShuffleDependency[_, _, _])](
      ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)
    val rdd = rddAndDep._1
    val dep = rddAndDep._2
    dep.shuffleWriterProcessor.write(rdd, dep, partitionId, context, partition)
  }

首先反序列化出RDD和依赖项ShuffleDependency。然后用ShuffleWriterProcessor写数据到RDD。

这里的dep其实没太大意义，主要就是来判断是否要进行合并使用的，不影响理解整个shuffle流程，所以我们可以先不要管dep：

dep.shuffleWriterProcessor.write(rdd, dep, partitionId, context, partition)

这里的rdd实际就是ShuffleMapTask所要生成的数据集。这句代码到底是什么意思呢？ ShuffleWriterProcessor实际上是将数据集写到了BlockManager上去的，先看看ShuffleWriterProcessor的含义。

2.3 ShuffleWriterProcessor

ShuffleWriterProcessor的关键方法的定义先看一下。

def write(rdd: RDD[_],dep: ShuffleDependency[_, _, _],
      partitionId: Int, context: TaskContext,partition: Partition): MapStatus = {
    var writer: ShuffleWriter[Any, Any] = null   
    val manager = SparkEnv.get.shuffleManager
    writer = manager.getWriter[Any, Any](
        dep.shuffleHandle,
        partitionId,
        context,
        createMetricsReporter(context))
    writer.write(
        rdd.iterator(partition, context).asInstanceOf[Iterator[_ <: Product2[Any, Any]]])
    writer.stop(success = true).get    
  }

ShuffleManager实际上就是BlockManager，管理块空间的。

Write是Shuffle写入器，写到BlockManager去；rdd.iterator(partition, context)就是当前Shuffle类型的RDD定义的数据集，dep是rdd计算数据集时依赖的RDD（这里的dep没多大意思先不管）。

这段代码的作用就是将shuffle rdd数据集输出到BlockManager上，在读取RDD的数据时，如果该RDD是shuffle类型，则需要到BlockManager上去读取，这里就是这个作用。

2.4 Shuffle RDD的相关概念

Shuffle类的RDD是指这类RDD的compute方法是依赖于其他RDD的，这里的其他RDD可以是多个。执行shuffle的RDD的计算过程的时候，是将一到多个依赖RDD的迭代器的输出作为数据源迭代器，在此之上执行自己的操作。所以shuffle RDD的compute方法里一定会用到依赖RDD的iterator方法。

可以看看CoGroupedRDD的源码，就能很快的理解shuffle的含义。

到此，关于“DAG任务分解和Shuffle RDD怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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