Question

我正在使用YARN并尝试了解Spark如何将作业发送到具有YARN的群集。所以我挖掘了资源并发现当我们提交工作时（例如foreach），正在SparkContext::runJob执行以下方法：

dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, resultHandler, localProperties.get)

然后在

创建JobWaiter

DAGScheduler::submitJob

正在发布JobSubmitted事件。该事件正在

中处理

DAGSchedulerEventProcessLoop::handleJobSubmitted

将另一个事件（SparkListenerJobStart）发布到侦听器总线。然后调用

DAGScheduler::submitStage

因此，在方法中似乎应该存在将阶段提交到集群的逻辑。但我唯一看到的就是：

  private def submitStage(stage: Stage) {
    val jobId = activeJobForStage(stage)
    if (jobId.isDefined) {
      logDebug("submitStage(" + stage + ")")
      if (!waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !failedStages(stage)) {
        val missing = getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id)
        logDebug("missing: " + missing)
        if (missing.isEmpty) {
          logInfo("Submitting " + stage + " (" + stage.rdd + "), which has no missing parents")
          submitMissingTasks(stage, jobId.get)
        } else {
          for (parent <- missing) {
            submitStage(parent)
          }
          waitingStages += stage
        }
      }
    } else {
      abortStage(stage, "No active job for stage " + stage.id, None)
    }
  }

实际上，我在那里预计会有一些类似NIO的代码。

问题：如果我们使用YARN，驱动程序如何与群集通信？这段代码在哪里？有人能帮助我吗？

Answer 1

如您所知，Spark可以在多个集群管理器上运行。 Spark通过使用名为 SchedulerBackend 的抽象实现了这一点。

对于YARN，有两种实现方式：

YarnClientSchedulerBackend（用于客户端部署模式）
YarnSchedulerBackend（用于集群部署模式）

以下是源代码：https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler/SchedulerBackend.scala

spark如何将作业发送到集群？

1 个答案: