如何进行DAGScheduler源码解读「dag scheduler」

DAGScheduler是Apache Spark中的一个重要组件，它负责管理和调度有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG)上的作业，DAGScheduler的主要任务是将作业分配到集群中的节点上执行，以实现资源的有效利用和任务的高效完成，本文将对DAGScheduler的源码进行解读，并介绍其主要技术和功能。

我们来看一下DAGScheduler的整体架构，DAGScheduler主要包括以下几个部分：

1. DAGBuilder:用于构建DAG,即有向无环图，它会遍历RDD图，将依赖关系转换为DAG中的边。

2. JobStatusListener:用于监听作业状态的变化，包括作业开始、结束、失败等。

3. StageManager:用于管理整个作业的生命周期，包括作业的创建、调度、执行和终止等。

4. ExecutorAllocationClient:用于与YARN集群进行通信，获取可用的executor资源。

5. MetricsSource:用于收集和报告作业的性能指标。

接下来，我们将详细解读DAGScheduler的源码。

1. DAGBuilder

DAGBuilder的主要任务是遍历RDD图，将依赖关系转换为DAG中的边，在遍历过程中，我们需要考虑以下几点：

- 数据依赖关系：只有具有数据依赖关系的RDD才能构成DAG的一条边，A->B表示A的数据依赖于B的数据。

- 避免循环依赖：为了避免循环依赖，我们需要使用拓扑排序算法对DAG进行排序，拓扑排序的结果是一个线性序列，其中任意两个相邻的节点之间没有循环依赖关系。

- 并行度调整：在构建DAG的过程中，我们需要根据集群的资源情况对每个节点的并行度进行调整，这可以通过限制每个节点的最大并行度来实现。

2. JobStatusListener

JobStatusListener用于监听作业状态的变化，包括作业开始、结束、失败等，当作业状态发生变化时，JobStatusListener会通知DAGScheduler进行相应的处理。

3. StageManager

StageManager是DAGScheduler的核心组件，负责管理整个作业的生命周期，它主要包括以下几个阶段：

- 作业创建阶段：在这个阶段，DAGScheduler会根据输入数据创建一个空的作业计划，它会初始化一些必要的状态变量，如当前时间戳、最大时间戳等。

- 作业调度阶段：在这个阶段，DAGScheduler会根据作业计划中的各个阶段(如Map阶段、Shuffle阶段等)进行调度，调度的目标是找到一组最优的executor节点，使得整个作业可以在这些节点上并行执行，从而提高整体的执行效率。

- 作业执行阶段：在这个阶段，DAGScheduler会将调度好的阶段分配给对应的executor节点执行，在执行过程中，DAGScheduler还需要负责数据的传输和结果的收集等工作。

- 作业终止阶段：在这个阶段，DAGScheduler会负责回收已经完成的阶段和executor资源，它还会根据作业的状态(如成功、失败等)更新作业的元数据信息。

4. ExecutorAllocationClient

ExecutorAllocationClient用于与YARN集群进行通信，获取可用的executor资源，在Spark 2.0及以后的版本中，这个组件已经被废弃，取而代之的是yarn-client库中的ApplicationMaster类。

5. MetricsSource

MetricsSource用于收集和报告作业的性能指标，在Spark 2.0及以后的版本中，这个组件已经被废弃，取而代之的是spark/metrics模块。

总结一下，DAGScheduler是Apache Spark中的一个重要组件，它负责管理和调度有向无环图上的作业，通过DAGScheduler的源码，我们可以更好地掌握Spark的核心技术，从而提高我们的编程能力和优化性能。