Spark Driver和Executor资源调度学习

一、引子
在Worker Actor中，每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程，Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系。也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程。
那么到底是如何分配Executor的呢？怎么控制调节Executor的个数呢？

二、Driver和Executor资源调度
下面主要介绍一下Spark Executor分配策略：
我们仅看，当Application提交注册到Master后，Master会返回RegisteredApplication，之后便会调用schedule()这个方法，来分配Driver的资源，和启动Executor的资源。
schedule()方法是来调度当前可用资源的调度方法，它管理还在排队等待的Apps资源的分配，这个方法是每次在集群资源发生变动的时候都会调用，根据当前集群最新的资源来进行Apps的资源分配。

Driver资源调度：
随机的将Driver分配到空闲的Worker上去

// First schedule drivers, they take strict precedence over applications  
val shuffledWorkers = Random.shuffle(workers) // 把当前workers这个HashSet的顺序随机打乱  
for (worker <- shuffledWorkers if worker.state == WorkerState.ALIVE) { //遍历活着的workers  
  for (driver <- waitingDrivers) { //在等待队列中的Driver们会进行资源分配  
    if (worker.memoryFree >= driver.desc.mem && worker.coresFree >= driver.desc.cores) { //当前的worker内存和cpu均大于当前driver请求的mem和cpu，则启动  
      launchDriver(worker, driver) //启动Driver 内部实现是发送启动Driver命令给指定Worker，Worker来启动Driver。  
      waitingDrivers -= driver //把启动过的Driver从队列移除  
    }  
  }  
}

Executor资源调度：
Spark默认提供了一种在各个节点进行round-robin的调度，用户可以自己设置这个flag

val spreadOutApps = conf.getBoolean("spark.deploy.spreadOut", true)

在介绍之前我们先介绍一个概念，

可用的Worker：什么是可用，可用就是 资源空闲足够且满足一定的规则来启动当前App的Executor。
Spark定义了一个canUse方法：这个方法接受一个ApplicationInfo的描述信息和当前Worker的描述信息。
1、当前worker的空闲内存比该app在每个slave要占用的内存（executor.memory默认512M）大
2、当前app从未在此worker启动过App

总结：从这点看出，要满足：该Worker的当前可用最小内存要比配置的executor内存大，并且对于同一个App只能在一个Worker里启动一个Exeutor，如果要启动第二个Executor，那么请到其它Worker里。这样的才算是对App可用的Worker。

/** 
 * Can an app use the given worker? True if the worker has enough memory and we haven't already 
 * launched an executor for the app on it (right now the standalone backend doesn't like having 
 * two executors on the same worker). 
 */  
def canUse(app: ApplicationInfo, worker: WorkerInfo): Boolean = {  
  worker.memoryFree >= app.desc.memoryPerSlave && !worker.hasExecutor(app)

}

SpreadOut分配策略：
SpreadOut分配策略是一种以round-robin方式遍历集群所有可用Worker，分配Worker资源，来启动创建Executor的策略， 好处是尽可能的将cores分配到各个节点，最大化负载均衡和高并行。

非SpreadOut分配策略：
非SpreadOut策略，该策略： 会尽可能的根据每个Worker的剩余资源来启动Executor，这样启动的Executor可能只在集群的一小部分机器的Worker上。这样做对node较少的集群还可以，集群规模大了，Executor的并行度和机器负载均衡就不能够保证了。

程序运行的时候，Driver向Master申请资源；
Master让Worker给程序分配具体的Executor。
下面就是Driver具体的调用过程：
通过DAGScheduler划分阶段，形成一系列的TaskSet，然后传给TaskScheduler，把具体的Task交给Worker节点上的Executor的线程池处理。线程池中的线程工作，通过BlockManager来读写数据。
这就是4大组件：Worker、Master、Executor、Driver之间的协同工作。

转自： http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/38763985

Spark Driver和Executor资源调度学习

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