2.请简述Spark调度系统中DAGScheduler、SchedulerBackend、ExecutorBackend、TaskScheduler组件的作用并解释任务调度优先级。
时间: 2024-04-06 13:31:49 浏览: 12
Spark 调度系统主要由 DAGScheduler、SchedulerBackend、ExecutorBackend、TaskScheduler 四个组件构成,它们的作用分别如下:
1. DAGScheduler:将 Spark 应用程序中的每个阶段转换为 DAG(有向无环图),并将 DAG 中的每个阶段拆分为多个任务(Task),以便在集群中执行。
2. SchedulerBackend:负责与集群管理器(如 YARN、Mesos、Standalone)交互,申请资源,并将任务分配给 Executor 进行执行。
3. ExecutorBackend:负责与 SchedulerBackend 通信,接收任务并将其分配给 Executor 进行执行。
4. TaskScheduler:将任务分配给 Executor,并监控任务的执行情况,如果任务执行失败则重新分配任务。
任务调度优先级是指在 Spark 应用程序中,不同类型的任务执行的优先级。Spark 中的任务分为两种类型:ShuffleMapTask 和 ResultTask。ShuffleMapTask 是将数据进行 shuffle 操作的任务,而 ResultTask 是将 shuffle 后的数据进行计算的任务。由于 ShuffleMapTask 消耗的资源比 ResultTask 多,因此 Spark 调度系统会优先调度 ShuffleMapTask,以提高资源利用率和计算效率。此外,可以通过设置属性 `spark.scheduler.mode` 来调整任务调度策略,有 FAIR 和 FIFO 两种模式可选。在 FAIR 模式下,Spark 会按照任务的资源需求和历史执行情况进行调度,以实现公平的资源分配和任务执行;在 FIFO 模式下,Spark 会按照任务提交的顺序进行调度,以保证任务的执行顺序。