Spark调度系统--Job Scheduling spark

1.spark调度系统
spark的调度框架分为双层。第一层是对application进行资源调度，也就是多个application在集群中运行时怎么给每个application分配资源。这块源码对应之前的spark源码(四)–master资源调度。主要对应的是application包括driver、executor的调度。第二层调度是指每个spark application都会对应若干个job，这些job是怎么在对应的executor上去执行的，这也是一个调度系统，即application内部的调度，也可以理解为一个sparkcontext实例的内部调度。这块源码对应spark源码(五六)。针对一个application中的不同job，如果他们是由不同的线程提交的，那么他们可以运行，spark提供了针对一个application的公平调度策略
2.跨应用调度
当我们在集群上运行程序的时候，每个spark application都会获取一组独立的executor JVMs，这些JVM仅仅用来运行app的tasks和缓存app的数据。当有多个app在集群中运行的时候，就牵扯到该如何给这些app分配资源。不同的集群管理器又有不同的做法
最简单的方式是提供静态资源分配，也就是给每个app固定资源去运行，并且资源数量在整个运行期间不会发生变化。这种方式使用于Standalone、YARN
Standalone mode: 默认情况下，Standalone 模式提交到集群的app按照FIFO顺序执行，并且每个app会占用所有可用的节点。我们可以通过设置 spark.cores.max 来限制app使用的节点数。也可以通过设置 spark.deploy.defaultCores 来更改此app没有设定的默认值。最后，除了控制cores之外，每个应用程序还可以使用spark.executor.memory配置控制其内存使用。
YARN ： yarn客户端的–num-executors 可以控制集群上分配多少个executor
–executor-memory 控制每个executor占用多少内存， --executor-cores 确定每个executor分配多少个cpu。这几个参数就确定了这个app在集群上占用的所有资源。
3.spark application内部的调度
在一个spark application中(一个sparkcontext实例)，如果从单独的线程提交多个并行的job，那么多个job可以同时运行。这里的job指的是一个Spark action（例如，save，collect）以及任何需要运行的任务以评估该动作。Spark的调度程序是完全线程安全的，并支持这种用例来启用提供多个请求的应用程序（例如，多个用户的查询）。
默认情况下，spark以FIFO的形式调度job。每个job都被划分成很多stage(例如，mapStage和resultStage)。在第一个job运行会占用所有的可用资源，等第一个job结束以后才会运行第二个job。如果队列头部的job不需要整个集群的资源，后面的job也可以同时运行
在spark0.8以后，也可以通过公平调度的方式去调度job。在公平调度模式下，spark通过轮询的方式为job分配task，所以每个job可以公平的分享集群的资源。这意味着，在长jo运行期间提交的短job，也可以立即获取到资源运行而不用等待长job运行结束。这种模式适合多用户。
使用公平模式，只需要简单的设置 spark.scheduler.mode 就可以了

val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...) conf.set("spark.scheduler.mode", "FAIR") val sc = new SparkContext(conf)

【Spark调度系统--Job Scheduling】4.公平调度池
公平调度还支持将task分组到调度池中，并且为每个调度池设置不同的权重。对于优先级很高的job设置高的权重是很有用的，或者将每个用户的job分组在一起，并给予用户相等的份额，而不管他们有多少并发作业，而不是给予作业相等的份额。这种方法是在Hadoop Fair Scheduler之后建模的。
没有任何干预，新提交的作业进入默认池，但是可以通过向提交的线程中的SparkContext添加spark.scheduler.pool“local property”来设置作业的池。如下：

// Assuming sc is your SparkContext variable sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool1")

设置此本地属性后，在此线程中提交的所有作业（通过此线程中的调用到RDD.save，count，collect等）将使用此pool 名称。该设置是每个线程，使得线程可以代表同一用户运行多个作业变得容易。如果要清除线程与之关联的池，只需调用：

sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", null)

5.池的默认行为
默认情况下，每个池平等的获取集群份额(默认池中每个job也是公平获取资源)，在池的内部，job是按照FIFO方式运行。如果你给每个用户都创建一个池，那么每个用户也都会获取集群相等的份额，并且每个用户的查询将按顺序运行，而不是以后的查询从该用户的早期查询中获取资源。
6.配置池属性
还可以通过配置文件修改特定池的属性。每个池支持三个属性：
schedulingMode: 调度池调度模式，可以是FIFO或者FAIR，控制池中的task是按照顺序执行或者公平分享资源。默认FIFO
weight: 权重，控制调度池针对其他池的共享占比，默认是1，即所有的池获取相等的资源。如果你将某个池权重设置为2，那么他将获取其他池2倍的资源。设置诸如1000这类的搞权重也可以提高池的优先级，实际上，如果你将权重设置为1000，那么这个池中的task永远是第一个执行。
minShare: 出来整体的权重之外，每个池还可以设置最小资源(比如最少的cpu core)。在公平调度模式下，总是会优先满足调度池的最小资源，然后再按照权重去分配资源。因此，minShare属性可以是另一种确保池总是能够快速获得一定数量的资源（例如10个内核）的方法。默认情况下，每个池的minShare为0。
可以通过创建类似于conf / fairscheduler.xml.template的XML文件，并在SparkConf中设置spark.scheduler.allocation.file属性来设置池属性。

conf.set("spark.scheduler.allocation.file", "/path/to/file")

XML文件的格式只是每个池的一个元素，其中包含不同的元素，用于各种设置。例如：

FAIR 1 2 FIFO 2 3

conf / fairscheduler.xml.template中还提供了一个完整示例。请注意，没有在XML文件中配置的任何池将简单地获取所有设置（调度模式FIFO，权重1和minShare 0）的默认值。
参考spark官网：http://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling.html