在上文《》中，我们分析了Stage的生成和提交。但是Stage的提交，只是DAGScheduler完成了对DAG的划分，生成了一个计算拓扑，即需要按照顺序计算的Stage，Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task。我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的。

这就是本文的主题。

从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks开始，分析Stage是如何生成TaskSet的。

如果一个Stage的所有的parent stage都已经计算完成或者存在于cache中，那么他会调用submitMissingTasks来提交该Stage所包含的Tasks。

org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks的计算流程如下：

1. 首先得到RDD中需要计算的partition，对于Shuffle类型的stage，需要判断stage中是否缓存了该结果；对于Result类型的Final Stage，则判断计算Job中该partition是否已经计算完成。
2. 序列化task的binary。Executor可以通过广播变量得到它。每个task运行的时候首先会反序列化。这样在不同的executor上运行的task是隔离的，不会相互影响。
3. 为每个需要计算的partition生成一个task：对于Shuffle类型依赖的Stage，生成ShuffleMapTask类型的task；对于Result类型的Stage，生成一个ResultTask类型的task
4. 确保Task是可以被序列化的。因为不同的cluster有不同的taskScheduler，在这里判断可以简化逻辑；保证TaskSet的task都是可以序列化的
5. 通过TaskScheduler提交TaskSet。

TaskSet就是可以做pipeline的一组完全相同的task，每个task的处理逻辑完全相同，不同的是处理数据，每个task负责处理一个partition。pipeline，可以称为大数据处理的基石，只有数据进行pipeline处理，才能将其放到集群中去运行。对于一个task来说，它从数据源获得逻辑，然后按照拓扑顺序，顺序执行（实际上是调用rdd的compute）。

TaskSet是一个数据结构，存储了这一组task：

private[spark] class TaskSet(    val tasks: Array[Task[_]],    val stageId: Int,    val attempt: Int,    val priority: Int,    val properties: Properties) {    val id: String = stageId + "." + attempt  override def toString: String = "TaskSet " + id}

管理调度这个TaskSet的时org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager，TaskSetManager会负责task的失败重试；跟踪每个task的执行状态；处理locality-aware的调用。

详细的调用堆栈如下：

1. org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#submitTasks
2. org.apache.spark.scheduler.SchedulableBuilder#addTaskSetManager
3. org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend#reviveOffers
4. org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverActor#makeOffers
5. org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#resourceOffers
6. org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverActor#launchTasks
7. org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend.receiveWithLogging#launchTask
8. org.apache.spark.executor.Executor#launchTask

首先看一下org.apache.spark.executor.Executor#launchTask：

def launchTask(      context: ExecutorBackend, taskId: Long, taskName: String, serializedTask: ByteBuffer) {    val tr = new TaskRunner(context, taskId, taskName, serializedTask)    runningTasks.put(taskId, tr)    threadPool.execute(tr) // 开始在executor中运行  }

TaskRunner会从序列化的task中反序列化得到task，这个需要看 

org.apache.spark.executor.Executor.TaskRunner#run 的实现：task.run(taskId.toInt)。而task.run的实现是：

final def run(attemptId: Long): T = {    context = new TaskContext(stageId, partitionId, attemptId, runningLocally = false)    context.taskMetrics.hostname = Utils.localHostName()    taskThread = Thread.currentThread()    if (_killed) {      kill(interruptThread = false)    }    runTask(context)  }

对于原来提到的两种Task，即

1.  org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask
2.  org.apache.spark.scheduler.ResultTask

分别实现了不同的runTask:

org.apache.spark.scheduler.ResultTask#runTask即顺序调用rdd的compute，通过rdd的拓扑顺序依次对partition进行计算：

override def runTask(context: TaskContext): U = {    // Deserialize the RDD and the func using the broadcast variables.    val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()    val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)](      ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)    metrics = Some(context.taskMetrics)    try {      func(context, rdd.iterator(partition, context))    } finally {      context.markTaskCompleted()    }  }

而org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask#runTask则是写shuffle的结果，

override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {    // Deserialize the RDD using the broadcast variable.    val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()    val (rdd, dep) = ser.deserialize[(RDD[_], ShuffleDependency[_, _, _])](      ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)      //此处的taskBinary即为在org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks序列化的task的广播变量取得的    metrics = Some(context.taskMetrics)    var writer: ShuffleWriter[Any, Any] = null    try {      val manager = SparkEnv.get.shuffleManager      writer = manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, partitionId, context)      writer.write(rdd.iterator(partition, context).asInstanceOf[Iterator[_ <: Product2[Any, Any]]]) // 将rdd计算的结果写入memory或者disk      return writer.stop(success = true).get    } catch {      case e: Exception =>        if (writer != null) {          writer.stop(success = false)        }        throw e    } finally {      context.markTaskCompleted()    }  }

这两个task都不要按照拓扑顺序调用rdd的compute来完成对partition的计算，不同的是ShuffleMapTask需要shuffle write，以供child stage读取shuffle的结果。 对于这两个task都用到的taskBinary，即为在org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks序列化的task的广播变量取得的。

通过上述几篇博文，实际上我们已经粗略的分析了从用户定义SparkContext开始，集群是如果为每个Application分配Executor的，回顾一下这个序列图：

还有就是用户触发某个action，集群是如何生成DAG，如果将DAG划分为可以成Stage，已经Stage是如何将这些可以pipeline执行的task提交到Executor去执行的。当然了，具体细节还是非常值得推敲的。以后的每个周末，都会奉上某个细节的实现。

休息了。明天又会开始忙碌的一周。