揭秘SparkTask执行流程:ResultTask与ShuffleMapTask详解
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更新于2024-08-04
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SparkTask的执行流程是Spark分布式计算的核心组成部分,它确保了任务在集群中的高效并行执行。在这个流程中,TaskRunner对象作为Runnable的实例,扮演着关键角色,它的run()方法是理解任务执行机制的关键所在。TaskRunner被提交到Executor的线程池,这个线程池负责执行来自Driver程序的任务。
首先,Task的类型分为两种:ResultTask和ShuffleMapTask。ResultTask通常出现在DAG图的最后阶段,对应于图中的最后一个RDD,其数量等于该RDD的分区数。而ShuffleMapTask则用于非最后阶段的Stage,数量与该Stage最后一RDD的分区数相同。这些任务的区别在于,ResultTask负责对RDD进行聚合操作,如计数或取前n条数据,而ShuffleMapTask负责map操作,并可能涉及数据的局部性shuffle。
在Task#run()方法中,最重要的部分是调用Task#runTask(context: TaskContext),这个方法的实现根据Task的类型有所不同。对于ResultTask,它会反序列化相应的RDD(即数据集)和一个预定义的函数func。func函数根据RDD Action(如count、take等)的不同,执行特定的操作,例如计算迭代器中的数据条数或者获取指定数量的元素。
例如,当执行RDD#count()操作时,func实际上是`def getIteratorSize[T](iterator: Iterator[T]): Long`,它会计算给定分区的迭代器中的数据量。而对于RDD#take(num: Int): Array[T],func则是`(it: Iterator[T]) => it.take(num).toArray`,它从迭代器中提取前n个元素并转换为数组。
总结来说,SparkTask的执行流程包括了任务的提交、线程池的调度、TaskRunner的run()方法中的任务分解和操作执行,以及不同类型Task(如ResultTask和ShuffleMapTask)针对不同Action的具体处理。理解这些核心环节有助于深入掌握Spark的分布式计算原理和优化策略。后续的文章将更详细地探讨任务结果的处理,以及如何在Spark中有效地利用这些任务执行流程。
2017-11-27 上传
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