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简述Spark源码中的任务调度 ？

参考答案：

Spark源码中的任务调度是一个复杂而精细的过程，它负责将Spark应用程序中的计算任务分配给集群中的工作节点以执行。以下是对Spark任务调度的简要概述：

  1. 形成有向无环图（DAG）： 当Spark应用程序提交执行时，它会根据RDD（弹性分布式数据集）之间的依赖关系形成一个有向无环图（DAG）。这个DAG描述了应用程序中各个计算阶段之间的依赖关系。

  2. DAGScheduler： DAGScheduler是Spark中负责划分作业和调度阶段的组件。它会将DAG划分为多个作业（Job），每个作业包含一组没有依赖关系的任务。这些任务将被分配给集群中的工作节点进行执行。

  3. 任务调度策略： Spark提供了两种主要的任务调度策略：FIFO（先进先出）策略和FAIR（公平）策略。

    • FIFO策略：这是Spark的默认调度策略。它按照任务提交的顺序来调度任务，先提交的任务先执行。
    • FAIR策略：FAIR策略允许Spark以更公平的方式调度任务。它可以通过配置参数来设置每个作业的最小任务数（minShare）和任务的权重（weight），从而决定任务的执行优先级。

  4. 任务分发与执行： 一旦任务被划分和调度，它们将被分发到集群中的工作节点上执行。Spark使用TaskScheduler来负责将任务分配给Worker节点。Worker节点上的Executor进程会负责执行这些任务，并将结果返回给Driver程序。

  5. 资源调度框架： Spark可以集成不同的资源调度框架，如Standalone、YARN、Mesos等，以获取计算资源。这些资源调度框架负责管理和分配集群中的资源给Spark应用程序。

  6. 惰性计算与Action触发： Spark采用惰性计算模式，即只有当遇到Action算子时，才会触发实际的计算任务。Action算子是划分作业的分界点，它们会触发Spark任务调度的过程。

  7. 任务序列化与反序列化： 在任务调度过程中，任务会进行序列化，以便于在网络中传输。当任务到达目标节点时，它们会被反序列化，并在Executor进程中执行。

总之，Spark源码中的任务调度是一个复杂的过程，涉及多个组件和步骤的协同工作。通过合理划分作业、调度阶段以及选择适当的调度策略，Spark能够高效地利用集群资源执行大规模并行计算任务。