Spark任务调度是Spark作业执行的核心组成部分，它负责将作业拆分成多个任务，并将这些任务分配到集群中的工作节点上执行。以下是关于Spark任务调度的详细解释，结合参考文章中的信息：
1. 调度基本概念
- 作业（JOB）：在Spark中，作业是由RDD中的行动操作（如
count(),collect()等）产生的。每个作业可能包含一个或多个调度阶段（Stage）。 - 调度阶段（Stage）：每个作业会根据RDD之间的依赖关系被拆分为多组任务集合，这些集合被称为调度阶段或任务集。调度阶段的划分是由DAGScheduler（有向无环图调度器）来完成的。
- 任务（Task）：任务是Spark实际执行应用的最小单元，它们被分发到Executor上执行。
2. 调度器角色
- DAGScheduler：
- 面向调度阶段的任务调度器。
- 负责接收Spark应用提交的作业。
- 根据RDD的依赖关系划分调度阶段，并提交给TaskScheduler。
- 监控运行调度阶段的过程，如果调度失败，则重新提交该调度阶段。
- TaskScheduler：
- 面向任务的调度器。
- 接收DAGScheduler提交过来的调度阶段。
- 把任务分发到集群中的Work节点运行，由Work节点的Executor来运行。
- 负责重试或启动相同的任务，以处理任务失败或某个任务一直未执行完的情况。
3. 调度流程
- 提交作业：Spark应用提交作业后，驱动程序会解析作业并构建一个有向无环图（DAG）。
- 划分调度阶段：DAGScheduler根据RDD的依赖关系（是否为宽依赖）将DAG拆分成相互依赖的调度阶段。
- 提交调度阶段：DAGScheduler将每个调度阶段提交给TaskScheduler。
- 分发任务：TaskScheduler接收DAGScheduler发送的调度阶段，然后将任务分发到集群中的Worker节点的Executor上执行。
- 执行与监控：Executor多线程运行接收到的任务，每个线程负责一个任务。TaskScheduler监控任务执行情况，并在必要时进行重试或启动新的任务。
4. 调度策略
Spark提供了多种调度策略，如FIFO（先进先出）、FairScheduler（公平调度器）等。FairScheduler允许用户为不同的作业或用户组分配权重，以实现更公平的资源共享。
5. 资源管理
- Executor：每个Spark应用都有一组独立的Executor进程，用于运行该应用的任务。Executor的数量和配置（如内存、核心数）可以通过集群管理器（如YARN、Mesos等）或Spark配置进行设置。
- 资源分配：不同的集群管理器有不同的资源分配方式。例如，在YARN模式下，可以通过
--num-executors、--executor-memory和--executor-cores等参数控制Executor的数量、内存和核心数。
6. 性能优化
- 数据分区：Spark使用分区来划分数据，以便在多个节点上并行处理。数据分区可以提高数据的读写效率，并减少网络延迟。
- 缓存：Spark支持数据缓存，可以将经常使用的数据保存在内存中，以便在后续的计算中快速访问。
- 广播变量：对于大数据集，Spark支持广播变量，可以将数据广播到所有工作节点上，以减少数据传输的开销。
以上是关于Spark任务调度的详细解释，涵盖了基本概念、调度器角色、调度流程、调度策略、资源管理和性能优化等方面。