Spark作业调度 是什么

### Spark作业调度机制详解

#### 任务提交与监控
Client仅负责提交Application并监控其状态，而具体的任务调度则由其他组件协同完成。对于Spark的任务调度而言，资源申请和任务分发是两大核心环节，这些操作主要依靠ApplicationMaster、Driver以及Executor之间的交互来实现[^1]。

#### 内核调度概览
为了使开发者能够深入理解Spark的工作原理及其优化策略，《Spark Core内核调度机制》一文中详细解析了多个重要概念，包括RDD的依赖关系构建DAG（有向无环图），进而划分成不同的Stage阶段；Shuffle过程如何影响性能表现；job的具体执行流程；还有关于RDD并行度设定的影响因素等知识点[^2]。

#### 应用程序启动顺序
当集群中有多个待处理的应用请求时，默认情况下它们会被按照FIFO原则排队等候资源分配。这意味着每一个新的应用实例都需等待前一个被完全服务完毕之后才能获得所需计算资源的支持。具体来说，在尝试为队列头部的应用创建足够的Executors之前不会考虑后面的任何一项任务。此逻辑体现在`startExecutorsOnWorkers()`函数内部实现中[^3]。

private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = {
    // 这里采用了一个简单的先进先出(FIFO)调度算法，
    // 尝试依次满足各个应用程序所需的资源需求。
}

相关问题

Spark 作业调度

Spark作业调度是指在Spark集群中，对提交的作业进行合理的调度和管理，以提高作业的执行效率和资源利用率。Spark作业调度主要包括以下几个方面：

1. 任务划分：将一个大的Spark作业划分为多个小的任务，以便并行执行。Spark将作业划分为不同的阶段，每个阶段包含一组可以并行执行的任务。

2. 资源分配：根据集群的资源情况，将任务分配给可用的执行器（Executor）。Spark支持动态资源分配，可以根据作业的需求自动调整资源的分配。

3. 任务调度：根据任务的依赖关系和资源情况，确定任务的执行顺序和位置。Spark使用DAG调度器来管理任务的调度，通过构建有向无环图（DAG）来表示任务之间的依赖关系，并根据任务的优先级和资源需求进行调度。

4. 数据本地性优化：尽量将任务调度到存储有相关数据的节点上执行，以减少数据传输开销。Spark通过数据本地性优化来提高作业的执行效率，可以将数据缓存在内存中，减少磁盘IO。

5. 故障恢复：当集群中的节点发生故障或任务执行失败时，Spark能够自动进行故障恢复，重新调度失败的任务，保证作业的正确执行。

spark作业调度groupby

Spark作业调度中的`groupBy`操作是其分布式计算框架中一个关键的功能，它主要用于数据的分组和聚合。在Spark SQL或DataFrame API中，`groupBy`用于将数据按照一个或多个列的值进行分组，然后对每个组进行进一步的聚合操作，如计算总和、平均值、计数等。

Spark作业调度主要由两种类型进行：本地调度（Local mode）和分布式调度（Distributed mode）。当在分布式模式下运行时，`groupBy`操作会被划分为多个任务，这些任务会在集群的不同节点上并行执行。Spark的作业调度器（如Mesos, YARN, Kubernetes等）会根据资源分配和任务优先级，动态地决定任务在哪些节点上运行。

调度过程大致包括以下几个步骤：
1. **任务划分**：将`groupBy`操作分解为一系列子任务，每个子任务负责处理数据集的一部分。
2. **资源分配**：Spark申请所需的内存和CPU资源来执行这些任务。
3. **任务调度**：根据集群状态和调度策略（如FIFO, FAIR, 或者自定义策略），决定哪个任务首先运行。
4. **执行与通信**：任务在集群节点上执行，并可能通过网络与其他节点通信，共享中间结果。
5. **结果合并**：所有子任务完成后，将结果汇总回主节点，生成最终的分组和聚合结果。