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Jetbrains全系列IDE稳定放心使用
Spark的TaskScheduler和DagScheduler
开始研究神奇的spark。会陆续将研究的心得放上来。
在Spark中一个核心的是模块就是调度器（Scheduler），在spark中Scheduler有两种TaskScheduler（是低级的调度器接口），DagScheduler（是高级的调度）
我们在创建SparkContext对象的时候，sparkcontext内部就会创建TaskScheduler和DagScheduler，奇迹从此就发生了。
其中TaskScheduler和DagScheduler的关系。
DagScheduler：DagScheduler是一个高级的scheduler 层，他实现了基于stage的调度，他为每一个job都计算stage，跟踪哪一个rdd和stage的输出被物化（固化），以及寻找到执行job的最小的调度，然后他会将stage作为tasksets提交给底层的TaskScheduler，由TaskScheduler执行。
除了计算stage的DAG图之外，这个调度器会决定运行task的最优的位置，这是根据当前的cache 状态，并且把这些状态传递给TaskScheduler。而且，他会在shuffle的输出出现错误（比如输出文件丢失）的时候处理失败，这时，之前老的stage就需要被重做。对于并不是由于shuffle file的丢失而造成的stage的失败，这中失败由TaskScheduler，此时TaskScheduler会在取消整个stage之前重试几次task，若重试的几次都失败了，那就会取消stage。
TaskScheduler:每一个taskScheduler只为一个单独的SparkContext进行调度安排tasks，DAGScheduler会为每一个stage向TaskScheduler提交Tasksets（也就是说TaskSets是在DAGScheduler完成组装），TaskScheduler会负责向cluster发送tasks，并且调用backend来运行task。并且在tasks失败的时候，重试，然后会将运行task，重试task的事件返回给DAGScheduler。
所以要研究Spark的任务调度，以及执行，需要从DagScheduler–>TaskScheduler进行研究。
在Spark内部TaskScheduler的种类：
1.TaskSchedulerImpl（该调度器，实现基于moses、local、local-cluster、simr的调度）。该类还支持启动speculative task
2.YarnClientClusterScheduler
3.YarnClusterScheduler
其中YarnClientClusterScheduler和YarnClusterScheduler就是基于Yarn资源调度。
TaskScheduler中实际执行task时会调用Backend.reviveOffers，在spark内有多个不同的backend：
1.LocalBackend
2.SparkDeploySchedulerBackend
3.CoarseGrainedSchedulerBackend
4.MesosSchedulerBackend
5.YarnClientSchedulerBackend
6.SimrSchedulerBackend
参考：
1.Spark官网：https://spark.apache.org/docs/0.9.0
2.Spark源代码
3.白硕:http://baishuo491.iteye.com/
4.http://jerryshao.me/architecture/2013/04/21/Spark源码分析之-scheduler模块/
另：此博客开始，我会在每篇文章中尽量把所有的引用都明确付贴进去，以表示对他人的尊敬。
文章引入：https://yangyoupeng-cn-fujitsu-com.iteye.com/blog/2040748
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