Spark源码分析（四）-Job提交过程

问题导读：
1.Job的提交过程主要经过哪些对象的处理？
2.Dependency类的作用是什么？它包含哪些对象？
3.分析下DAGScheduler处理job的过程？



本文将以一个简单的WordCount为例来看看Job的提交过程


由输出的日志可以看出job的提交过程主要经过了SparkContext-》DAGScheduler-》TaskScheduler的处理


先从RDD入手，看看RDD的转化过程。在wordcount程序中一个README.md文件从HadoopRDD最终会转化为MapPartitionsRDD


textFile()函数只是从hdfs、local file等读取文件转换成HadoopRDD，并通过map函数转化为了MappedRDD文件

与RDD相关的一个重要类就是Dependency类,它负责表示RDD之间的依赖关系。包含了NarrowDependency（窄依赖）与ShuffleDependency（宽依赖）两类。其中NarrowDependency包含一对一的OneToOneDependency与一对多的RangeDependency。在wordcount程序中MappedRDD、FlatMappedRDD都属于OneToOneDependency,而ShuffledRDD、MapPartitionsRDD属于ShuffleDependency。

job真正的执行入口是从count这个action开始的

job提交的大致调用链是：sc.runJob()->dagScheduler.runJob->dagScheduler.submitJob->dagSchedulerEventProcessActor.JobSubmitted->dagScheduler.handleJobSubmitted->dagScheduler.submitStage->dagScheduler.submitMissingTasks->taskScheduler.submitTasks可以看出job先经过DAGScheduler生成stage，转换成TaskSet后提交给TaskScheduler进行调度。TaskScheduler工作原理在上一节已经分析过了，下面主要来分析下DAGScheduler处理job的过程：

job处理过程中handleJobSubmitted比较关键，finalRDD就是进行action操作前的最后一个RDD，对应wordcount就是MapPartitionsRDD。

private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int,
      finalRDD: RDD[_],
      func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,
      partitions: Array[Int],
      allowLocal: Boolean,
      callSite: String,
      listener: JobListener,
      properties: Properties = null)
  {
    var finalStage: Stage = null
    try {
      // New stage creation may throw an exception if, for example, jobs are run on a
      // HadoopRDD whose underlying HDFS files have been deleted.
      finalStage = newStage(finalRDD, partitions.size, None, jobId, Some(callSite))
    } catch {
      case e: Exception =>
        logWarning("Creating new stage failed due to exception - job: " + jobId, e)
        listener.jobFailed(e)
        return
    }
    if (finalStage != null) {
      val job = new ActiveJob(jobId, finalStage, func, partitions, callSite, listener, properties)
      clearCacheLocs()

      logInfo("Got job %s (%s) with %d output partitions (allowLocal=%s)".format(
        job.jobId, callSite, partitions.length, allowLocal))
      logInfo("Final stage: " + finalStage + "(" + finalStage.name + ")")
      logInfo("Parents of final stage: " + finalStage.parents)
      logInfo("Missing parents: " + getMissingParentStages(finalStage))

      if (allowLocal && finalStage.parents.size == 0 && partitions.length == 1) {
        // Compute very short actions like first() or take() with no parent stages locally.
        listenerBus.post(SparkListenerJobStart(job.jobId, Array[Int](), properties))
        runLocally(job)
      } else {
        jobIdToActiveJob(jobId) = job
        activeJobs += job
        resultStageToJob(finalStage) = job
        listenerBus.post(SparkListenerJobStart(job.jobId, jobIdToStageIds(jobId).toArray,
          properties))
        submitStage(finalStage)
      }
    }
    submitWaitingStages()
  }
复制代码

getMissingParentStages函数中会根据finalstage对应finalRDD的dependence类型来创建它的父stage。由于MapPartitionsRDD属于ShuffleDependency，所以上面的日志截图中可以看出finalStage（stage 0）的父stage是（stage 1）

submitStage函数中会根据依赖关系划分stage，通过递归调用从finalStage一直往前找它的父stage，直到stage没有父stage时就调用submitMissingTasks方法提交改stage。这样就完成了将job划分为一个或者多个stage。

最后会在submitMissingTasks函数中将stage封装成TaskSet通过taskScheduler.submitTasks函数提交给TaskScheduler处理。

相关源码：

Spark源码分析(三)：TaskScheduler创建

Spark源码分析(二)：SparkContext创建

Spark源码分析（一）-Standalone启动过程