话说在《Spark源代码分析之五：Task调度（一）》一文中，我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法。这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理。代码例如以下：
// Make fake resource offers on all executors
// 在全部的executors上提供假的资源（抽象的资源。也就是资源的对象信息，我是这么理解的）
private def makeOffers() {
// Filter out executors under killing
// 过滤掉under killing的executors
val activeExecutors = executorDataMap.filterKeys(executorIsAlive)
// 利用activeExecutors中executorData的executorHost、freeCores，构造workOffers，即资源
val workOffers = activeExecutors.map { case (id, executorData) =>
// 创建WorkerOffer对象
new WorkerOffer(id, executorData.executorHost, executorData.freeCores)
}.toSeq
// 调用scheduler的resourceOffers()方法，分配资源，并调用launchTasks()方法，启动tasks
// 这个scheduler就是TaskSchedulerImpl
launchTasks(scheduler.resourceOffers(workOffers))
} 代码逻辑非常easy，一共分为三步：
第一。从executorDataMap中过滤掉under killing的executors，得到activeExecutors。
第二。利用activeExecutors中executorData的executorHost、freeCores，获取workOffers。即资源。
第三，调用scheduler的resourceOffers()方法，分配资源，并调用launchTasks()方法，启动tasks：这个scheduler就是TaskSchedulerImpl。
我们逐个进行分析。首先看看这个executorDataMap，其定义例如以下：
private val executorDataMap = new HashMap[String, ExecutorData]它是CoarseGrainedSchedulerBackend掌握的集群中executor的数据集合，key为String类型的executorId，value为ExecutorData类型的executor具体信息。
ExecutorData包括的主要内容例如以下：
1、executorEndpoint：RpcEndpointRef类型。RPC终端的引用，用于数据通信。
2、executorAddress：RpcAddress类型。RPC地址。用于数据通信。
3、executorHost：String类型，executor的主机；
4、freeCores：Int类型，可用处理器cores。
5、totalCores：Int类型。处理器cores总数；
6、logUrlMap：Map[String, String]类型，日志url映射集合。
这样，通过executorDataMap这个集合我们就能知道集群当前executor的负载情况。方便资源分析并调度任务。那么executorDataMap内的数据是何时及怎样更新的呢？go on，继续分析。
对于第一步中，过滤掉under killing的executors，事实上现是对executorDataMap中的全部executor调用executorIsAlive()方法中。推断是否在executorsPendingToRemove和executorsPendingLossReason两个数据结构中。这两个数据结构中的executors。都是即将移除或者已丢失的executor。
第二步。在过滤掉已失效或者立即要失效的executor后，利用activeExecutors中executorData的executorHost、freeCores，构造workOffers，即资源。这个workOffers更简单，是一个WorkerOffer对象，它代表了系统的可利用资源。
WorkerOffer代码例如以下：
/** * Represents free resources available on an executor. */ private[spark] case class WorkerOffer(executorId: String, host: String, cores: Int)而最重要的第三步，先是调用scheduler.resourceOffers(workOffers)，即TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法，然后再调用launchTasks()方法将tasks载入到executor上去运行。
我们先看下TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法。代码例如以下：
/** * Called by cluster manager to offer resources on slaves. We respond by asking our active task * sets for tasks in order of priority. We fill each node with tasks in a round-robin manner so * that tasks are balanced across the cluster. * * 被集群manager调用以提供slaves上的资源。首先来看下它的主体流程。例如以下：我们通过依照优先顺序询问活动task集中的task来回应。
* 我们通过循环的方式将task调度到每一个节点上以便tasks在集群中能够保持大致的均衡。 */ def resourceOffers(offers: Seq[WorkerOffer]): Seq[Seq[TaskDescription]] = synchronized { // Mark each slave as alive and remember its hostname // Also track if new executor is added // 标记每一个slave节点为alive活跃的，而且记住它的主机名 // 同一时候也追踪是否有executor被加入 var newExecAvail = false // 循环offers。WorkerOffer为包括executorId、host、cores的结构体。代表集群中的可用executor资源 for (o <- offers) { // 利用HashMap存储executorId->host映射的集合 executorIdToHost(o.executorId) = o.host // Number of tasks running on each executor // 每一个executor上执行的task的数目，这里假设之前没有的话，初始化为0 executorIdToTaskCount.getOrElseUpdate(o.executorId, 0) // 每一个host上executors的集合 // 这个executorsByHost被用来计算host活跃性。反过来我们用它来决定在给定的主机上何时实现数据本地性 if (!executorsByHost.contains(o.host)) {// 假设executorsByHost中不存在相应的host // executorsByHost中加入一条记录。key为host，value为new HashSet[String]() executorsByHost(o.host) = new HashSet[String]() // 发送一个ExecutorAdded事件。并由DAGScheduler的handleExecutorAdded()方法处理 // eventProcessLoop.post(ExecutorAdded(execId, host)) // 调用DAGScheduler的executorAdded()方法处理 executorAdded(o.executorId, o.host) // 新的slave加入时，标志位newExecAvail设置为true newExecAvail = true } // 更新hostsByRack for (rack <- getRackForHost(o.host)) { hostsByRack.getOrElseUpdate(rack, new HashSet[String]()) += o.host } } // Randomly shuffle offers to avoid always placing tasks on the same set of workers. // 随机shuffle offers以避免总是把任务放在同一组workers上执行 val shuffledOffers = Random.shuffle(offers) // Build a list of tasks to assign to each worker. // 构造一个task列表，以分配到每一个worker val tasks = shuffledOffers.map(o => new ArrayBuffer[TaskDescription](o.cores)) // 能够使用的cpu资源 val availableCpus = shuffledOffers.map(o => o.cores).toArray // 获得排序好的task集合 // 先调用Pool.getSortedTaskSetQueue()方法 // 还记得这个Pool吗，就是调度器中的调度池啊 val sortedTaskSets = rootPool.getSortedTaskSetQueue // 循环每一个taskSet for (taskSet <- sortedTaskSets) { // 记录日志 logDebug("parentName: %s, name: %s, runningTasks: %s".format( taskSet.parent.name, taskSet.name, taskSet.runningTasks)) // 假设存在新的活跃的executor（新的slave节点被加入时） if (newExecAvail) { // 调用executorAdded()方法 taskSet.executorAdded() } } // Take each TaskSet in our scheduling order, and then offer it each node in increasing order // of locality levels so that it gets a chance to launch local tasks on all of them. // NOTE: the preferredLocality order: PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY var launchedTask = false // 依照位置本地性规则调度每一个TaskSet，最大化实现任务的本地性 // 位置本地性规则的顺序是：PROCESS_LOCAL（同进程）、NODE_LOCAL（同节点）、NO_PREF、RACK_LOCAL（同机架）、ANY（不论什么） for (taskSet <- sortedTaskSets; maxLocality <- taskSet.myLocalityLevels) { do { // 调用resourceOfferSingleTaskSet()方法进行任务集调度 launchedTask = resourceOfferSingleTaskSet( taskSet, maxLocality, shuffledOffers, availableCpus, tasks) } while (launchedTask) } // 设置标志位hasLaunchedTask if (tasks.size > 0) { hasLaunchedTask = true } return tasks }
1、设置标志位newExecAvail为false。这个标志位是在新的slave被加入时被设置的一个标志。以下在计算任务的本地性规则时会用到；
2、循环offers，WorkerOffer为包括executorId、host、cores的结构体。代表集群中的可用executor资源：
2.1、更新executorIdToHost，executorIdToHost为利用HashMap存储executorId->host映射的集合；
2.2、更新executorIdToTaskCount，executorIdToTaskCount为每一个executor上执行的task的数目集合，这里假设之前没有的话，初始化为0；
2.3、假设新的slave增加：
2.3.1、executorsByHost中加入一条记录，key为host。value为new HashSet[String]()。
2.3.2、发送一个ExecutorAdded事件。并由DAGScheduler的handleExecutorAdded()方法处理；
2.3.3、新的slave增加时，标志位newExecAvail设置为true；
2.4、更新hostsByRack；
3、随机shuffle offers（集群中可用executor资源）以避免总是把任务放在同一组workers上运行；
4、构造一个task列表。以分配到每一个worker，针对每一个executor依照其上的cores数目构造一个cores数目大小的ArrayBuffer，实现最大程度并行化；
5、获取能够使用的cpu资源availableCpus；
6、调用Pool.getSortedTaskSetQueue()方法获得排序好的task集合，即sortedTaskSets；
7、循环sortedTaskSets中每一个taskSet：
7.1、假设存在新增加的slave，则调用taskSet的executorAdded()方法，动态调整位置策略级别，这么做非常easy理解，新的slave节点增加了，那么随之而来的是数据有可能存在于它上面。那么这时我们就须要又一次调整任务本地性规则；
8、循环sortedTaskSets，依照位置本地性规则调度每一个TaskSet，最大化实现任务的本地性：
8.1、对每一个taskSet。调用resourceOfferSingleTaskSet()方法进行任务集调度。
9、设置标志位hasLaunchedTask。并返回tasks。
接下来。我们详解下当中的每一个步骤。
第1步不用讲，仅仅是设置标志位newExecAvail为false。而且记住这个标志位是在新的slave被加入时被设置的一个标志，以下在计算任务的本地性规则时会用到；
第2步是集群中的可用executor资源offers的循环处理。更新一些数据结构，而且，在新的slave增加时。标志位newExecAvail设置为true，而且发送一个ExecutorAdded事件，交由DAGScheduler的handleExecutorAdded()方法处理。我们来看下DAGScheduler的这种方法：
private[scheduler] def handleExecutorAdded(execId: String, host: String) {
// remove from failedEpoch(execId) ?
if (failedEpoch.contains(execId)) {
logInfo("Host added was in lost list earlier: " + host)
failedEpoch -= execId
}
submitWaitingStages()
} 非常easy，先将相应host从failedEpoch中移除，failedEpoch存储的是系统探測到的失效节点的集合，存储的是execId->host的相应关系。接下来便是调用submitWaitingStages()方法提交等待的stages。这种方法我们之前分析过。这里不再赘述。可是存在一个疑点，之前stage都已提交了，这里为什么还要提交一遍呢？留待以后再寻找答案吧。
第3步随机shuffle offers以避免总是把任务放在同一组workers上运行，这也没什么特别好讲的，为了避免所谓的热点问题而採取的一种随机策略而已。
第4步也是。构造一个task列表。以分配到每一个worker，针对每一个executor，创建一个ArrayBuffer。存储的类型为TaskDescription，大小为executor的cores。即最大程度并行化，充分利用executor的cores。
第5步就是获取到上述executor集合中cores集合availableCpus，即能够使用的cpu资源。
以下我们重点分析下第6步，它是调用Pool.getSortedTaskSetQueue()方法。获得排序好的task集合。还记得这个Pool吗？它就是上篇文章《Spark源代码分析之五：Task调度（一）》里讲到的调度器的中的调度池啊，我们看下它的getSortedTaskSetQueue()方法。代码例如以下：
override def getSortedTaskSetQueue: ArrayBuffer[TaskSetManager] = {
// 创建一个ArrayBuffer。存储TaskSetManager
var sortedTaskSetQueue = new ArrayBuffer[TaskSetManager]
// schedulableQueue为Pool中的一个调度队列。里面存储的是TaskSetManager
// 在TaskScheduler的submitTasks()方法中，通过层层调用，终于通过Pool的addSchedulable()方法将之前生成的TaskSetManager增加到schedulableQueue中
// 而TaskSetManager包括详细的tasks
// taskSetSchedulingAlgorithm为调度算法，包括FIFO和FAIR两种
// 这里针对调度队列，<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">依照调度算法对其排序，</span>生成一个序列sortedSchedulableQueue，
val sortedSchedulableQueue =
schedulableQueue.asScala.toSeq.sortWith(taskSetSchedulingAlgorithm.comparator)
// 循环sortedSchedulableQueue中全部的TaskSetManager，通过其getSortedTaskSetQueue来填充sortedTaskSetQueue
for (schedulable <- sortedSchedulableQueue) {
sortedTaskSetQueue ++= schedulable.getSortedTaskSetQueue
}
// 返回sortedTaskSetQueue
sortedTaskSetQueue
} 首先，创建一个ArrayBuffer，用来存储TaskSetManager，然后。对Pool中已经存储好的TaskSetManager，即schedulableQueue队列，依照taskSetSchedulingAlgorithm调度规则或算法来排序，得到sortedSchedulableQueue，并循环其内的TaskSetManager。通过其getSortedTaskSetQueue()方法来填充sortedTaskSetQueue，最后返回。TaskSetManager的getSortedTaskSetQueue()方法也非常easy，追加ArrayBuffer[TaskSetManager]就可以。例如以下：
override def getSortedTaskSetQueue(): ArrayBuffer[TaskSetManager] = {
var sortedTaskSetQueue = new ArrayBuffer[TaskSetManager]()
sortedTaskSetQueue += this
sortedTaskSetQueue
} 我们着重来解说下这个调度准则或算法taskSetSchedulingAlgorithm。其定义例如以下：
// 调度准则。包含FAIR和FIFO两种
var taskSetSchedulingAlgorithm: SchedulingAlgorithm = {
schedulingMode match {
case SchedulingMode.FAIR =>
new FairSchedulingAlgorithm()
case SchedulingMode.FIFO =>
new FIFOSchedulingAlgorithm()
}
} 它包含两种。FAIR和FIFO。以下我们以FIFO为例来解说。代码在SchedulingAlgorithm.scala中。例如以下：
private[spark] class FIFOSchedulingAlgorithm extends SchedulingAlgorithm {
// 比較函数
override def comparator(s1: Schedulable, s2: Schedulable): Boolean = {
val priority1 = s1.priority
val priority2 = s2.priority
// 先比較priority，即优先级
// priority同样的话，再比較stageId
// 前者小于后者的话，返回true，否则为false
var res = math.signum(priority1 - priority2)
if (res == 0) {
val stageId1 = s1.stageId
val stageId2 = s2.stageId
res = math.signum(stageId1 - stageId2)
}
if (res < 0) {
true
} else {
false
}
}
} 非常easy，就是先比較两个TaskSetManagerder的优先级priority。优先级同样再比較stageId。而这个priority在TaskSet生成时。就是jobId，也就是FIFO是先依照Job的顺序再依照Stage的顺序进行顺序调度。一个Job完了再调度还有一个Job，Job内是依照Stage的顺序进行调度。关于priority生成的代码例如以下所看到的：
// 利用taskScheduler.submitTasks()提交task // jobId即为TaskSet的priority taskScheduler.submitTasks(new TaskSet( tasks.toArray, stage.id, stage.latestInfo.attemptId, jobId, properties))
比較复杂的是FairSchedulingAlgorithm。代码例如以下：
private[spark] class FairSchedulingAlgorithm extends SchedulingAlgorithm {
override def comparator(s1: Schedulable, s2: Schedulable): Boolean = {
val minShare1 = s1.minShare
val minShare2 = s2.minShare
val runningTasks1 = s1.runningTasks
val runningTasks2 = s2.runningTasks
val s1Needy = runningTasks1 < minShare1
val s2Needy = runningTasks2 < minShare2
val minShareRatio1 = runningTasks1.toDouble / math.max(minShare1, 1.0).toDouble
val minShareRatio2 = runningTasks2.toDouble / math.max(minShare2, 1.0).toDouble
val taskToWeightRatio1 = runningTasks1.toDouble / s1.weight.toDouble
val taskToWeightRatio2 = runningTasks2.toDouble / s2.weight.toDouble
var compare: Int = 0
// 前者的runningTasks<minShare而后者相反的的话，返回true。
// runningTasks为正在执行的tasks数目，minShare为最小共享cores数。
// 前面两个if推断的意思是两个TaskSetManager中，假设当中一个正在执行的tasks数目小于最小共享cores数。则优先调度该TaskSetManager
if (s1Needy && !s2Needy) {
return true
} else if (!s1Needy && s2Needy) {// 前者的runningTasks>=minShare而后者相反的的话。返回true
return false
} else if (s1Needy && s2Needy) {
// 假设两者的正在执行的tasks数目都比最小共享cores数小的话，再比較minShareRatio
// minShareRatio为正在执行的tasks数目与最小共享cores数的比率
compare = minShareRatio1.compareTo(minShareRatio2)
} else {
// 最后比較taskToWeightRatio，即权重使用率，weight代表调度池对资源获取的权重，越大须要越多的资源
compare = taskToWeightRatio1.compareTo(taskToWeightRatio2)
}
if (compare < 0) {
true
} else if (compare > 0) {
false
} else {
s1.name < s2.name
}
}
} 它的调度逻辑主要例如以下：
1、优先看正在执行的tasks数目是否小于最小共享cores数，假设两者仅仅有一个小于，则优先调度小于的那个。原因是既然正在执行的Tasks数目小于共享cores数，说明该节点资源比較充足，应该优先利用；
2、假设不是仅仅有一个的正在执行的tasks数目是否小于最小共享cores数的话，则再推断正在执行的tasks数目与最小共享cores数的比率。
3、最后再比較权重使用率，即正在执行的tasks数目与该TaskSetManager的权重weight的比，weight代表调度池对资源获取的权重，越大须要越多的资源。
到此为止，获得了排序好的task集合，我们来到了第7步：假设存在新增加的slave。则调用taskSet的executorAdded()方法，即TaskSetManager的executorAdded()方法。代码例如以下：
def executorAdded() {
recomputeLocality()
}
没说的，继续追踪。看recomputeLocality()方法。代码例如以下：
// 又一次计算位置
def recomputeLocality() {
// 首先获取之前的位置Level
// currentLocalityIndex为有效位置策略级别中的索引，默觉得0
val previousLocalityLevel = myLocalityLevels(currentLocalityIndex)
// 计算有效的位置Level
myLocalityLevels = computeValidLocalityLevels()
// 获得位置策略级别的等待时间
localityWaits = myLocalityLevels.map(getLocalityWait)
// 设置当前使用的位置策略级别的索引
currentLocalityIndex = getLocalityIndex(previousLocalityLevel)
} 首先说下这个currentLocalityIndex，它的定义为：var currentLocalityIndex = 0 // Index of our current locality level in validLocalityLevels它是有效位置策略级别中的索引，指示当前的位置信息。也就是我们上一个task被launched所使用的Locality Level。
接下来看下myLocalityLevels，它是任务集TaskSet中应该使用哪种位置Level的数组，在TaskSetManager对象实例化时即被初始化。变量定义例如以下：
// Figure out which locality levels we have in our TaskSet, so we can do delay scheduling // 确定在我们的任务集TaskSet中应该使用哪种位置Level，以便我们做延迟调度 var myLocalityLevels = computeValidLocalityLevels()computeValidLocalityLevels()方法为计算该TaskSet使用的位置策略的方法，代码例如以下：
/**
* Compute the locality levels used in this TaskSet. Assumes that all tasks have already been
* added to queues using addPendingTask.
* 计算该TaskSet使用的位置策略。假设全部的任务已经通过addPendingTask()被加入入队列
*/
private def computeValidLocalityLevels(): Array[TaskLocality.TaskLocality] = {
// 引入任务位置策略
import TaskLocality.{PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY}
// 创建ArrayBuffer类型的levels，存储TaskLocality
val levels = new ArrayBuffer[TaskLocality.TaskLocality]
// 假设pendingTasksForExecutor不为空，且PROCESS_LOCAL级别中TaskSetManager等待分配下一个任务的时间不为零，且
// 假设pendingTasksForExecutor中每一个executorId在sched的executorIdToTaskCount中存在
// executorIdToTaskCount为每一个executor上执行的task的数目集合
if (!pendingTasksForExecutor.isEmpty && getLocalityWait(PROCESS_LOCAL) != 0 &&
pendingTasksForExecutor.keySet.exists(sched.isExecutorAlive(_))) {
levels += PROCESS_LOCAL
}
// 假设pendingTasksForHost不为空。且NODE_LOCAL级别中TaskSetManager等待分配下一个任务的时间不为零，且
// 假设pendingTasksForHost中每一个host在sched的executorsByHost中存在
// executorsByHost为每一个host上executors的集合
if (!pendingTasksForHost.isEmpty && getLocalityWait(NODE_LOCAL) != 0 &&
pendingTasksForHost.keySet.exists(sched.hasExecutorsAliveOnHost(_))) {
levels += NODE_LOCAL
}
// 假设存在没有位置信息的task。则加入NO_PREF级别
if (!pendingTasksWithNoPrefs.isEmpty) {
levels += NO_PREF
}
// 相同处理RACK_LOCAL级别
if (!pendingTasksForRack.isEmpty && getLocalityWait(RACK_LOCAL) != 0 &&
pendingTasksForRack.keySet.exists(sched.hasHostAliveOnRack(_))) {
levels += RACK_LOCAL
}
// 最后加上一个ANY级别
levels += ANY
logDebug("Valid locality levels for " + taskSet + ": " + levels.mkString(", "))
// 返回
levels.toArray
} 这里，我们先看下当中几个比較重要的数据结构。在TaskSetManager中，存在例如以下几个数据结构：
// 每一个executor上即将被运行的tasks的映射集合 private val pendingTasksForExecutor = new HashMap[String, ArrayBuffer[Int]] // 每一个host上即将被运行的tasks的映射集合 private val pendingTasksForHost = new HashMap[String, ArrayBuffer[Int]] // 每一个rack上即将被运行的tasks的映射集合 private val pendingTasksForRack = new HashMap[String, ArrayBuffer[Int]] // Set containing pending tasks with no locality preferences. // 存储全部没有位置信息的即将运行tasks的index索引的集合 var pendingTasksWithNoPrefs = new ArrayBuffer[Int] // Set containing all pending tasks (also used as a stack, as above). // 存储全部即将运行tasks的index索引的集合 val allPendingTasks = new ArrayBuffer[Int]这些数据结构。存储了task与不同位置的载体的相应关系。在TaskSetManager对象被构造时。有例如以下代码被运行：
// Add all our tasks to the pending lists. We do this in reverse order
// of task index so that tasks with low indices get launched first.
// 将全部的tasks加入到pending列表。我们用倒序的任务索引一遍较低索引的任务能够被优先载入
for (i <- (0 until numTasks).reverse) {
addPendingTask(i)
} 它对TaskSetManager中的tasks的索引倒序处理。addPendingTask()方法例如以下：
/** Add a task to all the pending-task lists that it should be on. */
// 加入一个任务的索引到全部相关的pending-task索引列表
private def addPendingTask(index: Int) {
// Utility method that adds `index` to a list only if it's not already there
// 定义了一个假设索引不存在加入索引至列表的工具方法
def addTo(list: ArrayBuffer[Int]) {
if (!list.contains(index)) {
list += index
}
}
// 遍历task的优先位置
for (loc <- tasks(index).preferredLocations) {
loc match {
case e: ExecutorCacheTaskLocation => // 假设为ExecutorCacheTaskLocation
// 加入任务索引index至pendingTasksForExecutor列表
addTo(pendingTasksForExecutor.getOrElseUpdate(e.executorId, new ArrayBuffer))
case e: HDFSCacheTaskLocation => {// 假设为HDFSCacheTaskLocation
// 调用sched（即TaskSchedulerImpl）的getExecutorsAliveOnHost()方法。获得指定Host上的Alive Executors
val exe = sched.getExecutorsAliveOnHost(loc.host)
exe match {
case Some(set) => {
// 循环host上的每一个Alive Executor。加入任务索引index至pendingTasksForExecutor列表
for (e <- set) {
addTo(pendingTasksForExecutor.getOrElseUpdate(e, new ArrayBuffer))
}
logInfo(s"Pending task $index has a cached location at ${e.host} " +
", where there are executors " + set.mkString(","))
}
case None => logDebug(s"Pending task $index has a cached location at ${e.host} " +
", but there are no executors alive there.")
}
}
case _ => Unit
}
// 加入任务索引index至pendingTasksForHost列表
addTo(pendingTasksForHost.getOrElseUpdate(loc.host, new ArrayBuffer))
// 依据获得任务优先位置host获得机架rack，循环。加入任务索引index至pendingTasksForRack列表
for (rack <- sched.getRackForHost(loc.host)) {
addTo(pendingTasksForRack.getOrElseUpdate(rack, new ArrayBuffer))
}
}
// 假设task没有位置属性，则将任务的索引index加入到pendingTasksWithNoPrefs，pendingTasksWithNoPrefs为存储全部没有位置信息的即将执行tasks的index索引的集合
if (tasks(index).preferredLocations == Nil) {
addTo(pendingTasksWithNoPrefs)
}
// 将任务的索引index加入到allPendingTasks，allPendingTasks为存储全部即将执行tasks的index索引的集合
allPendingTasks += index // No point scanning this whole list to find the old task there
} 鉴于上面凝视非常清晰，这里，我们仅仅说下重点，它是依据task的preferredLocations。来决定该往哪个数据结构存储的。终于，将task的位置信息，存储到不同的数据结构中。方便兴许任务调度的处理。
同一时候。在TaskSetManager中TaskSchedulerImpl类型的变量中，还存在着例如以下几个数据结构：
// Number of tasks running on each executor // 每一个executor上正在执行的tasks的数目 private val executorIdToTaskCount = new HashMap[String, Int] // The set of executors we have on each host; this is used to compute hostsAlive, which // in turn is used to decide when we can attain data locality on a given host // 每一个host上executors的集合 // 这个executorsByHost被用来计算host活跃性，反过来我们用它来决定在给定的主机上何时实现数据本地性 protected val executorsByHost = new HashMap[String, HashSet[String]] // 每一个rack上hosts的映射关系 protected val hostsByRack = new HashMap[String, HashSet[String]]它反映了当前集群中executor、host、rack的相应关系。
而在computeValidLocalityLevels()方法中。依据task的位置属性和当前集群中executor、host、rack的相应关系。依靠上面这两组数据结构。就能非常方便的确定该TaskSet的TaskLocality Level，具体流程不再赘述，读者可自行阅读代码。
这里，我们仅仅说下getLocalityWait()方法，它是获取Locality级别相应TaskSetManager等待分配下一个任务的时间，代码例如以下：
// 获取Locality级别相应TaskSetManager等待分配下一个任务的时间
private def getLocalityWait(level: TaskLocality.TaskLocality): Long = {
// 默认等待时间。取自參数spark.locality.wait，默觉得3s
val defaultWait = conf.get("spark.locality.wait", "3s")
// 依据不同的TaskLocality，取不同的參数，设置TaskLocality等待时间
// PROCESS_LOCAL取參数spark.locality.wait.process
// NODE_LOCAL取參数spark.locality.wait.node
// RACK_LOCAL取參数spark.locality.wait.rack
val localityWaitKey = level match {
case TaskLocality.PROCESS_LOCAL => "spark.locality.wait.process"
case TaskLocality.NODE_LOCAL => "spark.locality.wait.node"
case TaskLocality.RACK_LOCAL => "spark.locality.wait.rack"
case _ => null
}
if (localityWaitKey != null) {
conf.getTimeAsMs(localityWaitKey, defaultWait)
} else {
0L
}
} 不同的Locality级别相应取不同的參数。为什么要有这个Locality级别相应TaskSetManager等待分配下一个任务的时间呢？我们先留个小小的疑问。
回到recomputeLocality()方法，接下来便是调用computeValidLocalityLevels()这种方法，计算当前最新的有效的位置策略Level。为什么要再次计算呢？主要就是新的slave节点增加。我们须要又一次评估下集群中task位置偏好与当前集群executor、host、rack等总体资源的关系，起到了一个位置策略级别动态调整的一个效果。
然后，便是获得位置策略级别的等待时间localityWaits、设置当前使用的位置策略级别的索引currentLocalityIndex，不再赘述。
好了。第7步就分析完了，有些细节留到以后再归纳整理吧。
接着分析第8步，循环sortedTaskSets，依照位置本地性规则调度每一个TaskSet。最大化实现任务的本地性。也就是对每一个taskSet。调用resourceOfferSingleTaskSet()方法进行任务集调度。显然。我们须要首先看下resourceOfferSingleTaskSet()这种方法。代码例如以下：
private def resourceOfferSingleTaskSet(
taskSet: TaskSetManager,
maxLocality: TaskLocality,
shuffledOffers: Seq[WorkerOffer],
availableCpus: Array[Int],
tasks: Seq[ArrayBuffer[TaskDescription]]) : Boolean = {
// 标志位launchedTask初始化为false，用它来标记是否有task被成功分配或者launched
var launchedTask = false
// 循环shuffledOffers，即每一个可用executor
for (i <- 0 until shuffledOffers.size) {
// 获取其executorId和host
val execId = shuffledOffers(i).executorId
val host = shuffledOffers(i).host
// 假设executor上可利用cpu数目大于每一个task须要的数目，则继续task分配
// CPUS_PER_TASK为參数spark.task.cpus配置的值，未配置的话默觉得1
if (availableCpus(i) >= CPUS_PER_TASK) {
try {
// 调用TaskSetManager的resourceOffer()方法。处理返回的每一个TaskDescription
for (task <- taskSet.resourceOffer(execId, host, maxLocality)) {
// 分配task成功
// 将task增加到tasks相应位置
// 注意，tasks为一个空的。依据shuffledOffers和其可用cores生成的有一定结构的列表
tasks(i) += task
// 更新taskIdToTaskSetManager、taskIdToExecutorId、executorIdToTaskCount、
// executorsByHost、availableCpus等数据结构
val tid = task.taskId
taskIdToTaskSetManager(tid) = taskSet // taskId与TaskSetManager的映射关系
taskIdToExecutorId(tid) = execId // taskId与ExecutorId的映射关系
executorIdToTaskCount(execId) += 1// executor上正在执行的task数目加1
executorsByHost(host) += execId// host上相应的executor的映射关系
availableCpus(i) -= CPUS_PER_TASK// 能够Cpu cores降低相应数目
// 确保availableCpus(i)不小于0
assert(availableCpus(i) >= 0)
// 标志位launchedTask设置为true
launchedTask = true
}
} catch {
case e: TaskNotSerializableException =>
logError(s"Resource offer failed, task set ${taskSet.name} was not serializable")
// Do not offer resources for this task, but don't throw an error to allow other
// task sets to be submitted.
return launchedTask
}
}
}
return launchedTask
} 该方法的主体流程例如以下：
1、标志位launchedTask初始化为false。用它来标记是否有task被成功分配或者launched；
2、循环shuffledOffers，即每一个可用executor：
2.1、获取其executorId和host；
2.2、假设executor上可利用cpu数目大于每一个task须要的数目。则继续task分配；
2.3、调用TaskSetManager的resourceOffer()方法，处理返回的每一个TaskDescription：
2.3.1、分配task成功。将task增加到tasks相应位置（注意，tasks为一个空的，依据shuffledOffers和其可用cores生成的有一定结构的列表）；
2.3.2、更新taskIdToTaskSetManager、taskIdToExecutorId、executorIdToTaskCount、executorsByHost、availableCpus等数据结构；
2.3.3、确保availableCpus(i)不小于0；
2.3.4、标志位launchedTask设置为true；
3、返回launchedTask。
其它都好说，我们仅仅看下TaskSetManager的resourceOffer()方法。
代码例如以下：
/**
* Respond to an offer of a single executor from the scheduler by finding a task
*
* NOTE: this function is either called with a maxLocality which
* would be adjusted by delay scheduling algorithm or it will be with a special
* NO_PREF locality which will be not modified
*
* @param execId the executor Id of the offered resource
* @param host the host Id of the offered resource
* @param maxLocality the maximum locality we want to schedule the tasks at
*/
@throws[TaskNotSerializableException]
def resourceOffer(
execId: String,
host: String,
maxLocality: TaskLocality.TaskLocality)
: Option[TaskDescription] =
{
if (!isZombie) {
// 当前时间
val curTime = clock.getTimeMillis()
// 确定能够被同意的位置策略：allowedLocality
var allowedLocality = maxLocality
// 假设maxLocality不为TaskLocality.NO_PREF
if (maxLocality != TaskLocality.NO_PREF) {
// 获取被同意的Locality。主要是看等待时间
allowedLocality = getAllowedLocalityLevel(curTime)
// 假设allowedLocality大于maxLocality。将maxLocality赋值给allowedLocality
if (allowedLocality > maxLocality) {
// We're not allowed to search for farther-away tasks
allowedLocality = maxLocality
}
}
// 出列task，即分配task
dequeueTask(execId, host, allowedLocality) match {
case Some((index, taskLocality, speculative)) => {
// 找到相应的task
// Found a task; do some bookkeeping and return a task description
val task = tasks(index)
val taskId = sched.newTaskId()
// Do various bookkeeping
// 更新copiesRunning
copiesRunning(index) += 1
val attemptNum = taskAttempts(index).size
// 创建TaskInfo
val info = new TaskInfo(taskId, index, attemptNum, curTime,
execId, host, taskLocality, speculative)
// 更新taskInfos
taskInfos(taskId) = info
// 更新taskAttempts
taskAttempts(index) = info :: taskAttempts(index)
// Update our locality level for delay scheduling
// NO_PREF will not affect the variables related to delay scheduling
// 设置currentLocalityIndex、lastLaunchTime
if (maxLocality != TaskLocality.NO_PREF) {
currentLocalityIndex = getLocalityIndex(taskLocality)
lastLaunchTime = curTime
}
// Serialize and return the task
// 開始时间
val startTime = clock.getTimeMillis()
// 序列化task，得到serializedTask
val serializedTask: ByteBuffer = try {
Task.serializeWithDependencies(task, sched.sc.addedFiles, sched.sc.addedJars, ser)
} catch {
// If the task cannot be serialized, then there's no point to re-attempt the task,
// as it will always fail. So just abort the whole task-set.
case NonFatal(e) =>
val msg = s"Failed to serialize task $taskId, not attempting to retry it."
logError(msg, e)
abort(s"$msg Exception during serialization: $e")
throw new TaskNotSerializableException(e)
}
if (serializedTask.limit > TaskSetManager.TASK_SIZE_TO_WARN_KB * 1024 &&
!emittedTaskSizeWarning) {
emittedTaskSizeWarning = true
logWarning(s"Stage ${task.stageId} contains a task of very large size " +
s"(${serializedTask.limit / 1024} KB). The maximum recommended task size is " +
s"${TaskSetManager.TASK_SIZE_TO_WARN_KB} KB.")
}
// 加入running task
addRunningTask(taskId)
// We used to log the time it takes to serialize the task, but task size is already
// a good proxy to task serialization time.
// val timeTaken = clock.getTime() - startTime
val taskName = s"task ${info.id} in stage ${taskSet.id}"
logInfo(s"Starting $taskName (TID $taskId, $host, partition ${task.partitionId}," +
s"$taskLocality, ${serializedTask.limit} bytes)")
// 调用DagScheduler的taskStarted()方法，标记Task已启动
sched.dagScheduler.taskStarted(task, info)
// 返回TaskDescription。当中包括taskId、attemptNumber、execId、index、serializedTask等重要信息
// attemptNumber是猜測运行原理必须使用的，即拖后腿的任务能够运行多份，谁先完毕用谁的结果
return Some(new TaskDescription(taskId = taskId, attemptNumber = attemptNum, execId,
taskName, index, serializedTask))
}
case _ =>
}
}
None
} resourceOffer()方法的处理流程大体例如以下：
1、记录当前时间；
2、 确定能够被同意的位置策略：allowedLocality；
3、出列task。即分配task；
3.1、假设找到相应的task，即task能够被分配：
3.1.1、完毕获得taskId、更新copiesRunning、获得attemptNum、创建TaskInfo、更新taskInfos、更新taskAttempts、设置currentLocalityIndex、lastLaunchTime等基础数据结构的更新；
3.1.2、序列化task，得到serializedTask；
3.1.3、加入running task；
3.1.4、调用DagScheduler的taskStarted()方法，标记Task已启动。
3.1.5、返回TaskDescription，当中包括taskId、attemptNumber、execId、index、serializedTask等重要信息，attemptNumber是猜測运行原理必须使用的。即拖后腿的任务能够运行多份，谁先完毕用谁的结果。
首先说下这个allowedLocality。假设maxLocality不为TaskLocality.NO_PREF。我们须要调用getAllowedLocalityLevel()，传入当前时间，得到allowedLocality，getAllowedLocalityLevel()方法逻辑比較简单，代码例如以下：
/**
* Get the level we can launch tasks according to delay scheduling, based on current wait time.
* 基于当前的等待是时间，得到我们能够调度task的级别
*/
private def getAllowedLocalityLevel(curTime: Long): TaskLocality.TaskLocality = {
// Remove the scheduled or finished tasks lazily
// 推断task能否够被调度
def tasksNeedToBeScheduledFrom(pendingTaskIds: ArrayBuffer[Int]): Boolean = {
var indexOffset = pendingTaskIds.size
// 循环
while (indexOffset > 0) {
// 索引递减
indexOffset -= 1
// 获得task索引
val index = pendingTaskIds(indexOffset)
// 假设相应task不存在不论什么执行实例。且未执行成功，能够调度。返回true
if (copiesRunning(index) == 0 && !successful(index)) {
return true
} else {
// 从pendingTaskIds中移除
pendingTaskIds.remove(indexOffset)
}
}
false
}
// Walk through the list of tasks that can be scheduled at each location and returns true
// if there are any tasks that still need to be scheduled. Lazily cleans up tasks that have
// already been scheduled.
def moreTasksToRunIn(pendingTasks: HashMap[String, ArrayBuffer[Int]]): Boolean = {
val emptyKeys = new ArrayBuffer[String]
// 循环pendingTasks
val hasTasks = pendingTasks.exists {
case (id: String, tasks: ArrayBuffer[Int]) =>
// 推断task能否够被调度
if (tasksNeedToBeScheduledFrom(tasks)) {
true
} else {
emptyKeys += id
false
}
}
// The key could be executorId, host or rackId
// 移除数据
emptyKeys.foreach(id => pendingTasks.remove(id))
hasTasks
}
// 从当前索引currentLocalityIndex開始，循环myLocalityLevels
while (currentLocalityIndex < myLocalityLevels.length - 1) {
// 是否存在待调度task，依据不同的Locality Level。调用moreTasksToRunIn()方法从不同的数据结构中获取。
// NO_PREF直接看pendingTasksWithNoPrefs是否为空
val moreTasks = myLocalityLevels(currentLocalityIndex) match {
case TaskLocality.PROCESS_LOCAL => moreTasksToRunIn(pendingTasksForExecutor)
case TaskLocality.NODE_LOCAL => moreTasksToRunIn(pendingTasksForHost)
case TaskLocality.NO_PREF => pendingTasksWithNoPrefs.nonEmpty
case TaskLocality.RACK_LOCAL => moreTasksToRunIn(pendingTasksForRack)
}
if (!moreTasks) {// 不存在能够被调度的task
// This is a performance optimization: if there are no more tasks that can
// be scheduled at a particular locality level, there is no point in waiting
// for the locality wait timeout (SPARK-4939).
// 记录lastLaunchTime
lastLaunchTime = curTime
logDebug(s"No tasks for locality level ${myLocalityLevels(currentLocalityIndex)}, " +
s"so moving to locality level ${myLocalityLevels(currentLocalityIndex + 1)}")
// 位置策略索引加1
currentLocalityIndex += 1
} else if (curTime - lastLaunchTime >= localityWaits(currentLocalityIndex)) {
// Jump to the next locality level, and reset lastLaunchTime so that the next locality
// wait timer doesn't immediately expire
// 更新localityWaits
lastLaunchTime += localityWaits(currentLocalityIndex)
// 位置策略索引加1
currentLocalityIndex += 1
logDebug(s"Moving to ${myLocalityLevels(currentLocalityIndex)} after waiting for " +
s"${localityWaits(currentLocalityIndex)}ms")
} else {
// 返回当前位置策略级别
return myLocalityLevels(currentLocalityIndex)
}
}
// 返回当前位置策略级别
myLocalityLevels(currentLocalityIndex)
} 在确定allowedLocality后，我们就须要调用dequeueTask()方法。出列task。进行调度。代码例如以下：
/**
* Dequeue a pending task for a given node and return its index and locality level.
* Only search for tasks matching the given locality constraint.
*
* @return An option containing (task index within the task set, locality, is speculative?)
*/
private def dequeueTask(execId: String, host: String, maxLocality: TaskLocality.Value)
: Option[(Int, TaskLocality.Value, Boolean)] =
{
// 首先调用dequeueTaskFromList()方法。对PROCESS_LOCAL级别的task进行调度
for (index <- dequeueTaskFromList(execId, getPendingTasksForExecutor(execId))) {
return Some((index, TaskLocality.PROCESS_LOCAL, false))
}
// PROCESS_LOCAL未调度到task的话，再调度NODE_LOCAL级别
if (TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.NODE_LOCAL)) {
for (index <- dequeueTaskFromList(execId, getPendingTasksForHost(host))) {
return Some((index, TaskLocality.NODE_LOCAL, false))
}
}
// NODE_LOCAL未调度到task的话，再调度NO_PREF级别
if (TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.NO_PREF)) {
// Look for noPref tasks after NODE_LOCAL for minimize cross-rack traffic
for (index <- dequeueTaskFromList(execId, pendingTasksWithNoPrefs)) {
return Some((index, TaskLocality.PROCESS_LOCAL, false))
}
}
// NO_PREF未调度到task的话。再调度RACK_LOCAL级别
if (TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.RACK_LOCAL)) {
for {
rack <- sched.getRackForHost(host)
index <- dequeueTaskFromList(execId, getPendingTasksForRack(rack))
} {
return Some((index, TaskLocality.RACK_LOCAL, false))
}
}
// 最好是ANY级别的调度
if (TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.ANY)) {
for (index <- dequeueTaskFromList(execId, allPendingTasks)) {
return Some((index, TaskLocality.ANY, false))
}
}
// find a speculative task if all others tasks have been scheduled
// 假设全部的class都被调度的话，寻找一个speculative task。同MapReduce的猜測运行原理的思想
dequeueSpeculativeTask(execId, host, maxLocality).map {
case (taskIndex, allowedLocality) => (taskIndex, allowedLocality, true)}
} 非常easy，依照PROCESS_LOCAL、NODE_LOCAL、NO_PREF、RACK_LOCAL、ANY的顺序进行调度。最后，假设全部的class都被调度的话，寻找一个speculative task，同MapReduce的猜測运行原理的思想。
至此。我们得到了TaskDescription，也就知道了哪个Task须要在哪个节点上运行，而Task调度也就全讲完了。
题外话：
要透彻的、清晰的解说一个复杂的流程。是非常费力的，短短几篇文章也是远远不够的。Task调度这两篇文章。重在叙述一个完整的流程。同一时候解说部分细节。
在这两篇文章的叙述中，肯定会有非常多细节没讲清晰、讲透彻，甚至会有些理解错误的地方，希望高手指教，以免继续误导大家。
针对部分细节，和对流程的深入理解，我以后还会陆续推出博文。进行具体解说，并归纳总结。谢谢大家！