Spark的动态资源分配算法_业界新闻

发布时间:2024-07-28 23:17

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文章目录

前言
基于任务需求进行资源请求的整体过程
资源申请的生成过程详解
- 资源申请的生成过程的简单例子
- 资源调度算法的代码解析
申请资源以后的处理：Executor的启动或者结束
- 对于新启动的Container的处理
- 对于结束的Container的处理
基于资源分配结果进行任务调度
结语

前言

在《Spark RPC框架详解》这篇文章中，介绍了Spark RPC通信的基本流程。可以看到，Spark中的Driver通过Stage调度生成了物理执行计划，这个物理执行计划包括了所有需要运行的Task，以及，最关键的，这些Task希望运行的节点信息，我们叫做Locality Preference，即本地性偏好。
但是在Yarn的场景下，资源是以Executor(Container)为单位进行调度，整个Container的粒度与Task不一一对应，Container的生命周期与Task不一一对应。在这种场景下，动态资源调度的基本任务就是

根据这些Task以及Task的本地性偏好，向Yarn申请Container作为Executor以执行Task；这里最重要的，是在资源申请中表达出对应的Task的位置偏好。
在申请完资源以后，根据Task的本地性偏好，将Task调度到申请到的资源上面去。这里最重要的，是尽量满足Task的本地性偏好。

本文将详细讲解这个过程。
对于资源申请算法的基本流程，以及将Task和资源进行匹配的基本流程，本文都用实际例子进行讲解。

基于任务需求进行资源请求的整体过程

向Yarn请求资源是由客户端向ApplicationMaster申请，然后ApplicationMaster向Yarn发起请求的，而不是客户端直接向Yarn申请的。
资源是为了服务于Task的运行，Task的生成显然是Driver端负责的，Driver会根据物理执行计划生成的Task信息发送给ApplicationMaster，ApplicationMaster根据这些Task的相关信息进行资源申请。

ApplicationMaster启动以后，会有一个独立线程不断通过调用YarnAllocator.allocateResources()进行持续的资源更新(查看ApplicationMaster的launchReporterThread()方法)。这里叫资源更新，而不叫资源申请，因为这里的操作包括新的资源的申请，旧的无用的Container的取消，以及Blocklist Node的更新等多种操作。
总而言之，ApplicationMaster作为客户端和Yarn的中间方，其资源申请的方法allocateResource()在逻辑上的功能为：

粒度转换: 将Task级别的资源请求，转换为Container(Executor级别的资源请求)。这是一个游戏到粗的粒度的转换。
维度转换: Driver发过来的资源请求是资源的最终全局状态，而Yarn 的 API 要求的针对每一个Container进行增量请求。因此，allocateResources()会将Driver发送过来资源请求的最终状态，对比当前系统已经运行、分配未运行、已经发送请求但是还没有分配资源等等已经存在的状态，确定一个发送给Yarn的增量请求状态。这是一个全量到增量的维度的转换。
角度转换: Driver发过来的每个Task都带有各自Task的Locality，而发送给Yarn的Container请求又是带有Locality需求的Container需求。这是一个从Task到Container的角度的转换。

ApplicationMaster端的allocateResources()方法的基本流程在代码YarnAllocator.allocateResources()中:

   ---------------------------------- YarnAllocator ------------------------------------   def allocateResources(): Unit = synchronized {          updateResourceRequests() // 与Yarn进行资源交互          val allocateResponse = amClient.allocate(progressIndicator) // 从Yarn端获取资源结果，包括新分配的、已经结束的等等      val allocatedContainers = allocateResponse.getAllocatedContainers() 	handleAllocatedContainers(allocatedContainers.asScala) // 处理新分配的Container     val completedContainers = allocateResponse.getCompletedContainersStatuses() // 处理已经结束的Container      processCompletedContainers(completedContainers.asScala)     }   }

ApplicationMaster端的allocateResources()的基本流程如下图所示:

生成资源请求，即将Driver发送过来的全量的、Task粒度的资源请求和Host偏好信息，转换为对Yarn的、以Executor为粒度的资源请求
```
updateResourceRequests() 
```

将资源请求发送给Yarn并从Yarn上获取分配结果(基于Yarn的异步调度策略，这次获取的记过并非本次资源请求的分配结果)以进行后续处理：

val allocatedContainers = allocateResponse.getAllocatedContainers() handleAllocatedContainers(allocatedContainers.asScala) val completedContainers = allocateResponse.getCompletedContainersStatuses() processCompletedContainers(completedContainers.asScala)

可以看到，updateResourceRequests()是资源请求的核心方法，它会负责同Yarn进行通信以进行资源请求。
在《超时导致SparkContext构造失败的问题探究》中，我们也介绍过，生成资源请求，其决策过程发生在方法updateResourceRequests()中。我们主要来看updateResourceRequests()方法：

   ---------------------------------- YarnAllocator ------------------------------------   def updateResourceRequests(): Unit = {     // 获取已经发送给Yarn但是待分配的ContainerRequest，计算待分配容器请求的数量     // 这些ContainerRequest是之前通过调用amClient.addContainerRequest 发送出去的     val pendingAllocate = getPendingAllocate     val numPendingAllocate = pendingAllocate.size     // 还没有发送请求的executor的数量     val missing = targetNumExecutors - numPendingAllocate -       numExecutorsStarting.get - numExecutorsRunning.get     // 还没有发送给Yarn的资源请求     if (missing > 0) {               /**        * 将待处理的container请求分为三组：本地匹配列表、本地不匹配列表和非本地列表。        */       val (localRequests, staleRequests, anyHostRequests) = splitPendingAllocationsByLocality(         hostToLocalTaskCounts, pendingAllocate)        // staleRequests 的意思是，ApplicationMaster已经请求了这个Container，       // 但是这个ContainerRequest所要求的hosts里面没有一个是在 hostToLocalTaskCounts (即task所倾向于)中的，因此，需要取消这个Container Request，因为已经没有意义了       // cancel "stale" requests for locations that are no longer needed       staleRequests.foreach { stale =>         amClient.removeContainerRequest(stale)       }       val cancelledContainers = staleRequests.size         // consider the number of new containers and cancelled stale containers available       // 将新的container请求，以及刚刚取消的container，作为available container       val availableContainers = missing + cancelledContainers        // to maximize locality, include requests with no locality preference that can be cancelled       // 在availableContainers的基础上，再算上没有任何locality要求的并且还没有分配成功的container       val potentialContainers = availableContainers + anyHostRequests.size       // LocalityPreferredContainerPlacementStrategy，计算每一个Container 的Node locality和 Rack locality       val containerLocalityPreferences = containerPlacementStrategy.localityOfRequestedContainers(         potentialContainers, numLocalityAwareTasks, hostToLocalTaskCounts,           allocatedHostToContainersMap, localRequests)        val newLocalityRequests = new mutable.ArrayBuffer[ContainerRequest]       // 遍历ContainerLocalityPreferences数组中的每一个ContainerLocalityPreferences       containerLocalityPreferences.foreach {         case ContainerLocalityPreferences(nodes, racks) if nodes != null =>           newLocalityRequests += createContainerRequest(resource, nodes, racks)// 根据获取的locality，重新创建ContainerRequest请求       }       // 除了有locality需求的container以外，还有更多的available container需要被请求，因此对这些container请求也发送出去       if (availableContainers >= newLocalityRequests.size) {         // more containers are available than needed for locality, fill in requests for any host         for (i <- 0 until (availableContainers - newLocalityRequests.size)) {           newLocalityRequests += createContainerRequest(resource, null, null) // 构造ContainerRequest对象         }       } else {         val numToCancel = newLocalityRequests.size - availableContainers         // cancel some requests without locality preferences to schedule more local containers         anyHostRequests.slice(0, numToCancel).foreach { nonLocal =>           amClient.removeContainerRequest(nonLocal)         }        }     } else if (numPendingAllocate > 0 && missing < 0) {       val numToCancel = math.min(numPendingAllocate, -missing)        val matchingRequests = amClient.getMatchingRequests(RM_REQUEST_PRIORITY, ANY_HOST, resource)       matchingRequests.iterator().next().asScala   		.take(numToCancel).foreach(amClient.removeContainerRequest)     }   }

其基本过程为：

获取当前Pending的request(已经发送给Yarn但是还没有分配Container的请求)，并将这些Pending的请求按照本地性的需求进行切分。这里的基本意图是，当前收到了来自Driver的全局的资源状态信息，而在Yarn上还有一部分之前的资源请求还没有分配Container，那么，会不会这些Pending Requewt中有些Request已经不需要了(满足不了任何一个task的locality需求)？

      val (localRequests, staleRequests, anyHostRequests) = splitPendingAllocationsByLocality(         hostToLocalTaskCounts, pendingAllocate)

切分的过程，就是查看当前在Yarn这一端pending的所有的Container的locality与我们目前需求的所有(全局)的Task的locality的交集:

-------------------------------------- YarnAllocator ----------------------------------   private def splitPendingAllocationsByLocality(       hostToLocalTaskCount: Map[String, Int], // 每一个host到希望分配上去的task的数量       pendingAllocations: Seq[ContainerRequest] // 还没有分配出去的ContainerRequest     ): (Seq[ContainerRequest], Seq[ContainerRequest], Seq[ContainerRequest]) = {     val localityMatched = ArrayBuffer[ContainerRequest]()     val localityUnMatched = ArrayBuffer[ContainerRequest]()     val localityFree = ArrayBuffer[ContainerRequest]()      val preferredHosts = hostToLocalTaskCount.keySet     // 将当前已经发送给Yarn但是还没有分配的Container的请求进行切分     pendingAllocations.foreach { cr =>       val nodes = cr.getNodes // 这个 ContainerRequest 对节点的要求       if (nodes == null) {         localityFree += cr // 这个ContainerRequest对nodes没有要求，那么就是对本地性没有要求的Container请求       } else if (nodes.asScala.toSet.intersect(preferredHosts).nonEmpty) { // 这个Container的本地性要求和task期望分配的hosts集合有交集         localityMatched += cr // 把这个ContainerRequest添加到localityMatched的ContainerRequest集合中去       } else { // 这个Container的本地性要求和task期望分配的hosts集合没有交集         localityUnMatched += cr // 把这个ContainerRequest添加到localityMatched的ContainerRequest集合中去       }     }     // 切分结果 (localRequests, staleRequests, anyHostRequests)     (localityMatched.toSeq, localityUnMatched.toSeq, localityFree.toSeq)   }  }

切分过程的具体流程如下图所示:
请添加图片描述

切分的具体流程为 :

如果这个Pending Container没有任何的locality要求，那么就是localityFree Container，即，其实际分配的位置有可能是当前所有tasks所希望的位置，也可能不是，那么这个container就是localityFree container
```
if (nodes == null) {         localityFree += cr // 这个ContainerRequest对nodes没有要求，那么就是对本地性没有要求的Container请求       }  
```

如果这个Pending Container有locality 要求，并且这个locality的nodes与当前所有tasks有交集，那么这个Pending Container就被划分为localityMatched，显然，这个Pending Container是不应该被取消的；

else if (nodes.asScala.toSet.intersect(preferredHosts).nonEmpty) { // 这个Container的本地性要求和task期望分配的hosts集合有交集         localityMatched += cr // 把这个ContainerRequest添加到localityMatched的ContainerRequest集合中去       }

如果这个Pending Container有locality要求，但是这个locality中的nodes不在当前所有tasks的locality中的任何一个节点，即这个Pending Container实际分配的位置不可能是任何一个task所倾向于的位置，那么这个Pending Container就是localityUnMatched，显然，localityUnMatched container目前无法放置任何一个task，需要取消掉；
```
else { // 这个Container的本地性要求和task期望分配的hosts集合没有交集         localityUnMatched += cr // 把这个ContainerRequest添加到localityMatched的ContainerRequest集合中去       } 
```

对于localityUnmatched container，向Yarn发送请求，取消这种Container，这些被取消的Container在后面会重新申请，以便在申请的资源总量不变的情况下增强资源的本地特性:
```
 staleRequests.foreach { stale =>    amClient.removeContainerRequest(stale)  } 
```
计算总的Container的数量，包括：
- Pending Container中刚刚cancel的container的数量，这些Container刚刚取消了，我们可以再次申请这些Container，但是肯定会增强这些新的资源请求的locality，以最大化我们的Task的locality
- Pending Container中的locality free的Container数量，这些Container可能分配在集群中的任何地方
- 新增(missing)的Container请求，即当前的总的container请求中除去正在运行(已经有task在运行，numExecutorsRunning)和正在启动(已经分配但是还没分配task，numExecutorsStarting)的，再除去所有的pending的container(numPendingAllocate，是从Yarn的API中获取的数量，已经请求但是还没有分配成功的资源)，多出来的Container:
```
	// 还没有发送请求的executor的数量 	val missing = targetNumExecutors - numPendingAllocate - 	 numExecutorsStarting.get - numExecutorsRunning.get  	..... 	// consider the number of new containers and cancelled stale containers available 	// 将新的container请求，以及刚刚取消的container，作为available container 	val availableContainers = missing + cancelledContainers 	 	// to maximize locality, include requests with no locality preference that can be cancelled 	// 在availableContainers的基础上，再算上没有任何locality要求的并且还没有分配成功的container 	val potentialContainers = availableContainers + anyHostRequests.size 
```
在这里，val availableContainers = missing + cancelledContainers，即available container代表这次可以增量申请的最大的container数量，包括了这次的额外需求，以及刚刚取消的container(取消的container可以重新申请)
构建Container请求。这里会根据LocalityPreferredContainerPlacementStrategy的localityOfRequestedContainers来构建Container请求，返回Array[ContainerLocalityPreferences]，每一个ContainerLocalityPreferences代表了一个带有对应host和rack信息的Container请求:
```
   val containerLocalityPreferences = containerPlacementStrategy.localityOfRequestedContainers(      potentialContainers, numLocalityAwareTasks, hostToLocalTaskCounts,        allocatedHostToContainersMap, localRequests) 
```

根据ContainerLocalityPreferences，转换成Yarn的 ContainerRequest

   containerLocalityPreferences.foreach {      case ContainerLocalityPreferences(nodes, racks) if nodes != null =>        newLocalityRequests += createContainerRequest(resource, nodes, racks)// 根据获取的locality，重新创建ContainerRequest请求      case _ =>    }

如果可以申请的Container(available container)的数量大于刚刚计算完locality的Container数量，那么，为了将申请配额用尽，就再申请其相差的部分Container，保证申请的Container的数量不小于Available Container的数量。

 if (availableContainers >= newLocalityRequests.size) {    // more containers are available than needed for locality, fill in requests for any host    for (i <- 0 until (availableContainers - newLocalityRequests.size)) {      newLocalityRequests += createContainerRequest(resource, null, null) // 构造ContainerRequest对象    }  }

如果可以申请的Container(available container)的数量小于刚刚计算完locality的Container数量，那么需要取消一部分container:

else {        val numToCancel = newLocalityRequests.size - availableContainers        // cancel some requests without locality preferences to schedule more local containers        anyHostRequests.slice(0, numToCancel).foreach { nonLocal =>          amClient.removeContainerRequest(nonLocal)        }

调用Yarn的标准接口addContainerRequest()，将ContainerRequest发送给Yarn(其实这个接口并不会真正将请求发送出去，只会存放在RMAMClient端，真正发送是通过allocate()接口)：
```
newLocalityRequests.foreach { request =>   amClient.addContainerRequest(request) } // 在这里发送container的请求，从日志来看，资源请求已经发出来了，Yarn已经处理了 
```

所以，从上面可以看到，最关键的方法是LocalityPreferredContainerPlacementStrategy.localityOfRequestedContainers()方法，它根据当前的已有信息(总共的Container需求，有locality需求的task的数量，这些locality分布在每一个task上的数量等)，生成一个Array[ContainerLocalityPreferences]数组，数组中的每一个元素代表了一个Container的需求，并包含了其locality的要求信息，然后基于生成的ContainerLocalityPreferences经过转换成ContainerRequest，发送给Yarn。

资源申请的生成过程详解

资源申请的生成，就是根据当前集群运行的基本情况，Task的基本需求，生成Yarn上的资源请求的过程。

资源申请的生成过程的简单例子

在了解其具体实现以前，我们以具体例子的方式，看一下localityOfRequestedContainers()方法的基本实现逻辑，从而对其动机和达成的效果有一个很好的理解，然后，我们再看其实现细节。

从任务调度去看，看到的是Task以及每个 Task的Locality倾向。比如，现在我们一共需要为30个Task分配资源，其中，20个Task的locality倾向为Host1,Host2,Host3，10个Task的Locality倾向为Host1, Host2, Host4，因此，对应到每个Host上的Task权重如下表所示：
Host 1 Host 2 Host 3 Host 4
20 Tasks 20 20 20
10 Tasks 10 10 10
Sum of Tasks 30 30 20 10
即，20个Task希望分配在Host1,Host2,Host3中的任何一个，有10个Task希望分配在Host1, Host2, Host4中的任何一个。如上表所示，综合来看，所有Task在四台机器上分配的权重是(30, 30, 20,10)。
假设一个Task需要的vCore是1，而一个Container(Executor)有2个vCore，因此，转换成Container以后的结果如下表所示：
Host 1 Host 2 Host 3 Host 4
20 Tasks 20 20 20
10 Tasks 10 10 10
Sum of Tasks 30 30 20 10
Sum of Containers 15 15 10 5
上面的Sum of Containers的数字只是表示一个比例值，并不表示对应的Host上实际需要申请的Container的数量，我们实际需要的总的Container数量才15个。那么，这15个Container需求平均到每台Host上是多少呢？
比如Host 1的Sum of Container 为15，所有Host的Sum of Container 是45，因此占比是1/3，所以平均下来分配到Host1上的Container数量应该是 15 * 1/3 = 5。经过向上取整(宁可稍微多分配也不要少分配)以后，每台机器所平均到的15个Container需求是:
Host 1 Host 2 Host 3 Host 4
20 Tasks 20 20 20
10 Tasks 10 10 10
Sum of Tasks 30 30 20 10
Sum of Containers 15 15 10 5
Allocated Container Target 5 5 4 2
在这里，计算完总的Allocated Container Target以后，需要减去当前已经在该Host上已经存在(正在运行或者在这个Host上pending的Container)，因为我们最终发送给Yarn的Container请求是增量请求。假设现在在每一个Host上已经存在的Container数量都是1，即15个Container中有4个Container是已经分配的，那么，减去已经存在的Container数量以后的结果如下表所示，所以，我们需要新申请12个Container:
Host 1 Host 2 Host 3 Host 4
20 Tasks 20 20 20
10 Tasks 10 10 10
Sum of Tasks 30 30 20 10
Sum of Containers 15 15 12 6
Allocated Container Target 5 5 4 2
Newly Allocated Container 4 4 3 1
将每个Host的Newly Allocated Container按照比例进行缩放，保证比例最大的那个Host(这里是Host1 和 Host 2)的比例值是需要新申请的Container的数量。在这里，扩大因子应该是 12(Container的总数量)/4(比例最大的Host的Average Allocated Container) = 3 :
Host 1 Host 2 Host 3 Host 4
20 Tasks 20 20 20
10 Tasks 10 10 10
Sum of Tasks 30 30 20 10
Sum of Containers 15 15 10 5
Allocated Container Target 5 5 4 2
Newly Allocated Container 4 4 3 1
Round Up 12 12 9 3
开始发起资源请求。每一个Container请求的Locality中包含的Host如下表所示：
Host 1 Host 2 Host 3 Host 3
3 Containers ✔ ✔ ✔ ✔
6 Containers ✔ ✔ ✔
3 Containers ✔ ✔
其含义是：
- 3个Container请求的Locality是[Host1, Host2, Host3, Host4]，即请求Yarn分配3个Container，并且尽量将它们分配在这4个Hosts中。此时剩下的Host比例为[9:9:6:0]
- 6个Container请求的Locality是[Host1, Host2, Host3]，即请求Yarn分配6个Container，并且尽量将它们分配在这3个Hosts中，此时剩下的Host中container比例为[3:3:0]
- 3个Container请求的Locality是[Host1, Host2]，即请求Yarn分配3个Container，并且尽量将它们分配在这2个Hosts中
这样，所有Host的Container比例就是12:12:9:3，平均到12个需分配的Container以后的比例是4:4:3:1，再加上已经分配在每个host上的1个Container，那么总的Container在每个Host上的比例就是5:5:4:2，这个比例和我们直接根据每个Host的task比例折算成的Container的比例15:15:10:5是大致相近的。
到了这里，我们可以理解了，为什么我们需要在步骤5 做Round Up操作，并且Round Up的目标是将目前比例值最大的Host的比例值扩大为当前Container需求的最大值? 因为在步骤6中生成Container请求的时候，比例值最大的Host的比例值肯定是等于需要申请的Container数量的。

	Host 1	Host 2	Host 3	Host 3
3 Containers	✔	✔	✔	✔
6 Containers	✔	✔	✔
3 Containers	✔	✔

资源调度算法的代码解析

上面以实际例子解释了Spark将当前的Task的Locality需求信息转换成Yarn的资源请求的细节。下面，我们结合代码，详细看一下localityOfRequestedContainers()方法的实现细节：

  def localityOfRequestedContainers(       numContainer: Int, // 需要进行计算的container的数量，包括missing的，cancel掉的(本地性不符合任何task要求的pending container)，以及对本地性没有要求的pending的container       numLocalityAwareTasks: Int, // 对locality有要求的task的数量，这个是Driver端通过stageIdToExecutorPlacementHints计算然后通过RequestExecutor传递过来的        hostToLocalTaskCount: Map[String, Int], // 在Stage提交了以后，这个map里面保存了从host到期望分配到这个host的task的数量，这个是Driver端通过stageIdToExecutorPlacementHints传递过来的       allocatedHostToContainersMap: HashMap[String, Set[ContainerId]], // 已经launch起来的host -> container的映射关系       localityMatchedPendingAllocations: Seq[ContainerRequest] // 对本地性有要求的pending的container     ): Array[ContainerLocalityPreferences] = {     //  预期的从host到期望在上面再launch的新的container数量的映射关系     val updatedHostToContainerCount = expectedHostToContainerCount(       numLocalityAwareTasks, hostToLocalTaskCount, allocatedHostToContainersMap,         localityMatchedPendingAllocations)     // 希望再launch的所有Host上的container的数量之和，在这里的例子中，是15     val updatedLocalityAwareContainerNum = updatedHostToContainerCount.values.sum      // The number of containers to allocate, divided into two groups, one with preferred locality,     // and the other without locality preference.     //  没有locality需求的container的数量     val requiredLocalityFreeContainerNum =       math.max(0, numContainer - updatedLocalityAwareContainerNum)      //  有locality需求的container的数量     val requiredLocalityAwareContainerNum = numContainer - requiredLocalityFreeContainerNum      val containerLocalityPreferences = ArrayBuffer[ContainerLocalityPreferences]()     if (requiredLocalityFreeContainerNum > 0) { // 如果有container是没有locality需求的       for (i <- 0 until requiredLocalityFreeContainerNum) {         containerLocalityPreferences += ContainerLocalityPreferences( // 为这些没有locality需求的container一一创建container需求           null.asInstanceOf[Array[String]], null.asInstanceOf[Array[String]])       }     }      if (requiredLocalityAwareContainerNum > 0) { // 如果有container有locality需求       val largestRatio = updatedHostToContainerCount.values.max // 全局的所有host中最大的container数量       // Round the ratio of preferred locality to the number of locality required container       // number, which is used for locality preferred host calculating.       var preferredLocalityRatio = updatedHostToContainerCount.map { case(k, ratio) =>         val adjustedRatio = ratio.toDouble * requiredLocalityAwareContainerNum / largestRatio         (k, adjustedRatio.ceil.toInt) // 往上取整       }       // 每个有locality需求的的Container request，为他们确定对应的hosts和rack       for (i <- 0 until requiredLocalityAwareContainerNum) {         // Only filter out the ratio which is larger than 0, which means the current host can         // still be allocated with new container request.         val hosts = preferredLocalityRatio.filter(_._2 > 0).keys.toArray // 还有container可以分配的一个或者多个hosts         val racks = hosts.map { h =>           resolver.resolve(yarnConf, h) // 解析这些host所在的rack         }.toSet         // 每一个ContainerLocalityPreferences代表一个Container         containerLocalityPreferences += ContainerLocalityPreferences(hosts, racks.toArray)          // Minus 1 each time when the host is used. When the current ratio is 0,         // which means all the required ratio is satisfied, this host will not be allocated again.         preferredLocalityRatio = preferredLocalityRatio.map { case (k, v) => (k, v - 1) }       }     }     // containerLocalityPreferences中的每一项都会变成一个新的Container Request     containerLocalityPreferences.toArray   }

其参数的基本含义是：

numContainer: Int 需要进行计算的Container的数量，即可能进行分配的Container数量，包括Miss的container(还没有申请的Container)，Cancel掉的(本地性不符合任何task要求，因此已经从Yarn上取消的pending container)。同时，还包括Pending Container中对本地性没有要求的Container，这一部分Container也是我们重新申请的对象，以最大化Locality。上文讲到过的updateResourceRequests()方法中的potentialContainers就是传入到该方法的numContainers参数：
```
   // 将新的container请求，以及刚刚取消的container，作为available container    val availableContainers = missing + cancelledContainers     // to maximize locality, include requests with no locality preference that can be cancelled    // 在availableContainers的基础上，再算上没有任何locality要求的并且还没有分配成功的container    val potentialContainers = availableContainers + anyHostRequests.size 
```
numLocalityAwareTasks: Int 对locality有要求的task的数量，这个是Driver端通过对stageIdToExecutorPlacementHints计算然后通过RequestExecutor传递过来的数值。已经说过，这是此时的全局状态量，而不是一个增量；

hostToLocalTaskCount: Map[String, Int] 在Stage提交了以后，这个map里面保存了从host到期望分配到这个host的task的数量，这个是Driver端通过stageIdToExecutorPlacementHints传递过来的，具体过程是：

在Driver端，ExecutorAllocationManager的onStageSubmitted回调中，会将这个Stage的task preference存放在stageIdToExecutorPlacementHints中。

----------------------------------------- ExecutorAllocationManager ---------------------------------------- override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted): Unit = {   .....     // 计算这个stage在每一个host上的task数量     // Compute the number of tasks requested by the stage on each host     var numTasksPending = 0     val hostToLocalTaskCountPerStage = new mutable.HashMap[String, Int]()     stageSubmitted.stageInfo.taskLocalityPreferences.foreach { locality =>       // 对于每一个task的prefered location的list       numTasksPending += 1         // 对于这个task的每一个 preferred location       locality.foreach { location => // 对于这个locality中的每一个location        // 这个host上的task的数量+1        val count = hostToLocalTaskCountPerStage.getOrElse(location.host, 0) + 1        hostToLocalTaskCountPerStage(location.host) = count       }     }     // 这个map的key是stage id，value是一个元组，记录了这个stage的pending的task的数量，以及从host到task count的map信息     stageIdToExecutorPlacementHints.put(stageId,       (numTasksPending, hostToLocalTaskCountPerStage.toMap))     updateExecutorPlacementHints()

随后，ExecutorAllocationManager会有线程不断将这些信息通过RequestExecutors发送给远程的ApplicationMaster：

  def start(): Unit = {     listenerBus.addToManagementQueue(listener)      val scheduleTask = new Runnable() {       override def run(): Unit = {         schedule() // 这里会根据需要更新numExecutorsTarget的数量，也会调用       }     }     executor.scheduleWithFixedDelay(scheduleTask, 0, intervalMillis, TimeUnit.MILLISECONDS)     client.requestTotalExecutors(numExecutorsTarget, localityAwareTasks, hostToLocalTaskCount)   }

allocatedHostToContainersMap: HashMap[String, Set[ContainerId]] 已经launch起来的host -> container的映射关系。这是updateResource()方法每次通过Yarn的标准API allocate()向Yarn询问以后获取的结果。我们说过，allocate()接口用来向Yarn发送本次的资源请求，并返回当前Yarn为这个Application分配的Container的结果。由于Yarn端的资源分配是异步分配，因此allocate()返回的结果并非是这次请求的资源的分配结果，而是两次相邻的allocate()请求发生之间的新产生的资源分配结果；
localityMatchedPendingAllocations: Seq[ContainerRequest] 对本地性有要求的pending的container，其在方法splitPendingAllocationsByLocality()中对Pending的Container的Locality状态进行切分后，那些与当前请求的Task的Locality有交集的Pending Container将作为已经存在的Container，整个资源请求的目标，是使得新申请的Container和已经分配的Container加起来，其资源倾向和所有Task的统计倾向尽量匹配，从而最大程度满足Task的本地性需求。

localityOfRequestedContainers()算法的基本过程为：

计算每一个Host上应该新分配的Container的数量的预期值。由于是新分配的Container的预期值，因此需要先根据每个Host上的预期存在的Container的总的数量，减去该Host上已经存在的Container：
```
val updatedHostToContainerCount = expectedHostToContainerCount(   numLocalityAwareTasks, hostToLocalTaskCount, allocatedHostToContainersMap,     localityMatchedPendingAllocations) 
```
这里的计算，就是完成下表中从Sum of Tasks(每个机器上分配到的Task的比例) 到 Sum of Containers (每个机器上分配的Container的比例)的转换，然后根据Sum of Containers 减去每台机器上已经分配的Container，就得到了Average Allocated Container Total(每台机器上应该新分配的Container的数量)：
Host 1 Host 2 Host 3 Host 4
20 Tasks 20 20 20
10 Tasks 10 10 10
Sum of Tasks 30 30 20 10
Sum of Containers 15 15 12 6
Allocated Container Target 5 5 4 2
Newly-Allocated Container 4 4 3 1

根据上面计算的分配结果，统计没有locality需求的Container的总数量和有locality需求的Container数量：

// 希望再launch的所有Host上的container的数量之和，在这里的例子中，是15 val updatedLocalityAwareContainerNum = updatedHostToContainerCount.values.sum  // The number of containers to allocate, divided into two groups, one with preferred locality, // and the other without locality preference. //  没有locality需求的container的数量 val requiredLocalityFreeContainerNum =  math.max(0, numContainer - updatedLocalityAwareContainerNum)  //  有locality需求的container的数量 val requiredLocalityAwareContainerNum = numContainer - requiredLocalityFreeContainerNum

先为没有locality需求的Container 构造ContainerLocalityPreferences，每一个ContainerLocalityPreferences对象对应了一个Container请求和这个请求的Locality需求。可以看到，这种没有Locality需求的Container的Host 偏好和Rack 偏好都是空的：

val containerLocalityPreferences = ArrayBuffer[ContainerLocalityPreferences]() if (requiredLocalityFreeContainerNum > 0) { // 如果有container是没有locality需求的  for (i <- 0 until requiredLocalityFreeContainerNum) {    containerLocalityPreferences += ContainerLocalityPreferences( // 为这些没有locality需求的container一一创建container需求      null.asInstanceOf[Array[String]], null.asInstanceOf[Array[String]])  } }

为有locality需求的Container 构造ContainerLocalityPreferences对象，每一个ContainerLocalityPreferences对象封装了这个Container请求和这个请求的Locality需求：

4.1 这里需要完成比较难以理解的Container请求的比例放大，保证比例最大的那个Host(这里是Host1 和 Host 2)的比例值是需要申请的Container的数量，以满足随后为每一个Container构造其Locality信息的过程：

 var preferredLocalityRatio = updatedHostToContainerCount.map { case(k, ratio) =>    val adjustedRatio = ratio.toDouble * requiredLocalityAwareContainerNum / largestRatio    (k, adjustedRatio.ceil.toInt) // 往上取整  }

如下图所示，这里就是完成Round Up 这一步骤，将需要新分配的Container数量成比例放大，保证Container比例最大的Host（这里是Host1 和 Host 2）放大以后的值刚好等于需要分配的有Locality Preference 的 Container的总数量。

	Host 1	Host 2	Host 3	Host 4
20 Tasks	20	20	20
10 Tasks	10	10		10
Sum of Tasks	30	30	20	10
Sum of Containers	15	15	10	5
Allocated Container Target	5	5	4	2
Newly Allocated Container	4	4	3	1
Round Up	12	12	9	3

4.2 放大完成以后，开始进行分配。
当前有12 个Container需要分配，每一个Host的分配比例为(12,12,9,3)。分配过程上文已经经过，其代码如下：

  // 每个有locality需求的的Container request，为他们确定对应的hosts和rack   for (i <- 0 until requiredLocalityAwareContainerNum) {     // Only filter out the ratio which is larger than 0, which means the current host can     // still be allocated with new container request.     val hosts = preferredLocalityRatio.filter(_._2 > 0).keys.toArray // 还有container可以分配的一个或者多个hosts     val racks = hosts.map { h =>       resolver.resolve(yarnConf, h) // 解析这些host所在的rack     }.toSet     // 每一个ContainerLocalityPreferences代表一个Container     containerLocalityPreferences += ContainerLocalityPreferences(hosts, racks.toArray)      // Minus 1 each time when the host is used. When the current ratio is 0,     // which means all the required ratio is satisfied, this host will not be allocated again.     preferredLocalityRatio = preferredLocalityRatio.map { case (k, v) => (k, v - 1) }   }

申请资源以后的处理：Executor的启动或者结束

上面讲过，资源调度的入口方法allocateResources()会通过updateResourceRequests()来计算所需资源并向Yarn进行资源的更新，包括申请新的资源、释放无用的资源等：

  def allocateResources(): Unit = synchronized {          updateResourceRequests() //           val allocateResponse = amClient.allocate(progressIndicator)      val allocatedContainers = allocateResponse.getAllocatedContainers() 	handleAllocatedContainers(allocatedContainers.asScala)     val completedContainers = allocateResponse.getCompletedContainersStatuses()      processCompletedContainers(completedContainers.asScala)     }   }

通过调用Yarn的标准API allocate()，获取了资源分配的结果。再次强调，Yarn这一端的资源调度是异步调度，因此这个资源分配的结果并不是刚刚通过addContainerRequest()进行资源申请的结果，只是调用者在两次调用allocate() API的之间Yarn对于这个Application的新的资源分配结果。拿到了分配的Container，Spark就可以将Executor启动起来了(注意，是启动一个空的Executor，不是启动Task)。启动起来的Executor随后就会向DriverEndpoint注册自己，通信的详细过程参考《超时导致SparkContext构造失败的问题探究》。这里不再赘述。

对分配结果的处理，主要是处理已经分配的Container以及已经运行结束的Container:

    val allocatedContainers = allocateResponse.getAllocatedContainers()     handleAllocatedContainers(allocatedContainers.asScala)     val completedContainers = allocateResponse.getCompletedContainersStatuses()     processCompletedContainers(completedContainers.asScala)

对于已经分配的Container，需要从Yarn的AMRMClient中将对应的资源请求删除，避免对同一个资源进行多次重复申请，然后启动对应的Executor。
对于已经完成的Container，需要根据Container的退出状态，记录相关日志，同时，需要向Driver发送RemoveExecutor消息告知Driver这个Container的结束，Driver端会进行相关状态的维护。

对于新启动的Container的处理

对于一个刚刚分配成功的Container，其处理工作主要包括两个

一是从AMRMClient中将对应的资源请求删除，避免同一资源请求的Container被重复申请；
然后，在远程的NodeManager节点上启动Container。

这些过程在方法handleAllocatedContainers()中进行：

--------------------------------- YarnAllocator -------------------------------------- def handleAllocatedContainers(allocatedContainers: Seq[Container]): Unit = {   val containersToUse = new ArrayBuffer[Container](allocatedContainers.size)   // 先处理Host Match的Container   val remainingAfterHostMatches = new ArrayBuffer[Container]   for (allocatedContainer <- allocatedContainers) {     matchContainerToRequest(allocatedContainer, allocatedContainer.getNodeId.getHost,       containersToUse, remainingAfterHostMatches)   }   // 处理Host Match以后剩余的Container   val remainingAfterRackMatches = new ArrayBuffer[Container]   for (allocatedContainer <- remainingAfterHostMatches) {     val rack = resolver.resolve(conf, allocatedContainer.getNodeId.getHost)     matchContainerToRequest(allocatedContainer, rack, containersToUse,       remainingAfterRackMatches)   }    // 处理Host Match和Rack Match以后剩余的Container   val remainingAfterOffRackMatches = new ArrayBuffer[Container]   for (allocatedContainer <- remainingAfterRackMatches) {     matchContainerToRequest(allocatedContainer, ANY_HOST, containersToUse,       remainingAfterOffRackMatches)   }   // 在Host Match，Rack Match，以及ANY_HOST Match以后，依然还有剩余的Container，这只能是Bug   if (!remainingAfterOffRackMatches.isEmpty) {     for (container <- remainingAfterOffRackMatches) {       internalReleaseContainer(container)     }   }    /**    * 在这里会打印 Launching container container_1714042499037_5294_01_000002 on host     */   runAllocatedContainers(containersToUse)   }

遍历每一个分配的Container，在AMRMClient端找到跟这个Container所在的机器相匹配的资源请求，将这个资源请求AMRMClient中删除。这个删除操作并不会和远程的ResourceManager通信，因为这些资源请求都通过addContainerRequest() API被AMRMClient保存在本地然后通过allocate() API发送给远程的RM的。因此对应请求的删除是在AMRMClient的本地进行的:

val remainingAfterHostMatches = new ArrayBuffer[Container] for (allocatedContainer <- allocatedContainers) {  matchContainerToRequest(allocatedContainer, allocatedContainer.getNodeId.getHost,    containersToUse, remainingAfterHostMatches) }

其中，matchContainerToRequest()方法就是根据这个分配成功的Container的特性(Priority，VCore， CPU，Host Location)，从AMRMClient中删除对应的ResourceRequest。未删除的Container保存在参数remainingAfterHostMatches中：

--------------------------------- YarnAllocator --------------------------------------   private def matchContainerToRequest(       allocatedContainer: Container,       location: String,       containersToUse: ArrayBuffer[Container],       remaining: ArrayBuffer[Container]): Unit = {     // 这个Container的资源特性     val matchingResource = Resource.newInstance(allocatedContainer.getResource.getMemory,           resource.getVirtualCores)     // 以Priority，Resource(VCore, Memory)，location作为ID，删除这个Container对应的资源请求     val matchingRequests = amClient.getMatchingRequests(allocatedContainer.getPriority, location,       matchingResource)      if (!matchingRequests.isEmpty) { // 匹配成功       val containerRequest = matchingRequests.get(0).iterator.next       amClient.removeContainerRequest(containerRequest) // 从AMRMClient中删除       containersToUse += allocatedContainer     } else {       remaining += allocatedContainer // 未匹配的Container放入remaining，接着进行其他匹配     }   }

遍历剩下的在Host级别没有匹配成功的剩余的Container，在Rack级别进行Container和ResourceRequest 的匹配，并将匹配不成功的Container保存在remainingAfterRackMatches中：

val remainingAfterRackMatches = new ArrayBuffer[Container] for (allocatedContainer <- remainingAfterHostMatches) {   /**    * SparkRackResolver.    */   val rack = resolver.resolve(conf, allocatedContainer.getNodeId.getHost)   matchContainerToRequest(allocatedContainer, rack, containersToUse,     remainingAfterRackMatches) }

遍历剩下的在Rack级别没有匹配成功的剩余的Container，在ANY_HOST(忽略本地偏好)级别进行Container和ResourceRequest 的匹配(这种ResourceRequest是那种没有Locality需求的ResourceRequest)，并将匹配不成功的Container保存在remainingAfterRackMatches

// Assign remaining that are neither node-local nor rack-local val remainingAfterOffRackMatches = new ArrayBuffer[Container] for (allocatedContainer <- remainingAfterRackMatches) {   matchContainerToRequest(allocatedContainer, ANY_HOST, containersToUse,     remainingAfterOffRackMatches) }

如果有的已经分配的Container无论是Host、Rack还是ANY_HOST偏好都没有在AMRMClient本地找到他们匹配的资源请求(注释中说，这是由于Yarn本身的竞争导致的bug)，那么释放这些Container:
```
if (!remainingAfterOffRackMatches.isEmpty) {   for (container <- remainingAfterOffRackMatches) {     internalReleaseContainer(container)   } } 
```

资源请求释放完毕以后，通过方法runAllocatedContainers()逐个启动每一个Container。

---------------------------------- YarnAllocator ----------------------------------------   private def runAllocatedContainers(containersToUse: ArrayBuffer[Container]): Unit = {     for (container <- containersToUse) { // 对于已经allocate并且资源已经匹配的container       executorIdCounter += 1       val executorHostname = container.getNodeId.getHost       val containerId = container.getId       val executorId = executorIdCounter.toString // 分配executorId       def updateInternalState(): Unit = synchronized {         numExecutorsRunning.incrementAndGet()         numExecutorsStarting.decrementAndGet()         executorIdToContainer(executorId) = container // executor 和 container的映射关系         containerIdToExecutorId(container.getId) = executorId // container 和 executor 的映射关系         /**          * Container launch起来以后，更新allocatedHostToContainersMap          */         val containerSet = allocatedHostToContainersMap.getOrElseUpdate(executorHostname,           new HashSet[ContainerId])         containerSet += containerId         allocatedContainerToHostMap.put(containerId, executorHostname)       }        numExecutorsStarting.incrementAndGet()       launcherPool.execute(new Runnable {           override def run(): Unit = {                           try {               new ExecutorRunnable(                 ........               ).run() // 运行ExecutorRunnable，用来和NodeManager通信来启动Container               updateInternalState()           }         })     }   }

5.1 在线程池中启动一个ExecutorRunnable。ExecutorRunnable会负责和NodeManager进行通信，在对应节点上将Container启动起来；

launcherPool.execute(new Runnable {  override def run(): Unit = {    try {      new ExecutorRunnable(        Some(container),        conf,        sparkConf,        driverUrl,        executorId,        executorHostname,        executorMemory,        executorCores,        appAttemptId.getApplicationId.toString,        securityMgr,        localResources      ).run()

5.2 在ExecutorRunnable启动以后，由于新的Container的加入，更新相关元数据信息，包括executor -> container，container -> executor， container -> host， host -> container的映射关系，这是通过内部方法updateInternalState()来负责的：

---------------------------------- YarnAllocator ----------------------------------------  def updateInternalState(): Unit = synchronized {      numExecutorsRunning.incrementAndGet()      numExecutorsStarting.decrementAndGet()      executorIdToContainer(executorId) = container // executor 和 container的映射关系      containerIdToExecutorId(container.getId) = executorId // container 和 executor 的映射关系      /**       * Container launch起来以后，更新allocatedHostToContainersMap       */      val containerSet = allocatedHostToContainersMap.getOrElseUpdate(executorHostname,        new HashSet[ContainerId])      containerSet += containerId      allocatedContainerToHostMap.put(containerId, executorHostname)    }

对于结束的Container的处理

对于结束的Container的处理在方法processCompletedContainers()中进行：

---------------------------------- YarnAllocator ---------------------------------------- private[yarn] def processCompletedContainers(completedContainers: Seq[ContainerStatus]): Unit = {   for (completedContainer <- completedContainers) {     val containerId = completedContainer.getContainerId     val alreadyReleased = releasedContainers.remove(containerId) //  alreadyReleased记录这个Container是否已经被释放     val hostOpt = allocatedContainerToHostMap.get(containerId)     val onHostStr = hostOpt.map(host => s" on host: $host").getOrElse("")     val exitReason = if (!alreadyReleased) { // 这个Container还没有释放，那么走释放流程       // Decrement the number of executors running. The next iteration of       // the ApplicationMaster's reporting thread will take care of allocating.       numExecutorsRunning.decrementAndGet()       // Hadoop 2.2.X added a ContainerExitStatus we should switch to use       // there are some exit status' we shouldn't necessarily count against us, but for       // now I think its ok as none of the containers are expected to exit.       val exitStatus = completedContainer.getExitStatus       val (exitCausedByApp, containerExitReason) = exitStatus match {         case ContainerExitStatus.SUCCESS =>           .....         case ContainerExitStatus.PREEMPTED =>          ....         case VMEM_EXCEEDED_EXIT_CODE =>           ....         case PMEM_EXCEEDED_EXIT_CODE =>           ....       }       if (exitCausedByApp) {         logWarning(containerExitReason)       } else {         logInfo(containerExitReason)       }       ExecutorExited(exitStatus, exitCausedByApp, containerExitReason)     } else {       // 如果我们释放了这个Container，那么说明一定是Driver直接通过 killExecutor       // 释放掉了这个Container，而不是它自行结束       ExecutorExited(completedContainer.getExitStatus, exitCausedByApp = false,         s"Container $containerId exited from explicit termination request.")     }     // 解除host -> container 以及 container -> host mapping     for {       host <- hostOpt // 这个Container对应的Host       containerSet <- allocatedHostToContainersMap.get(host) // 这个Container对应的Host上的所有container     } {       containerSet.remove(containerId) // 删除这个container       if (containerSet.isEmpty) { // 这个container是这个host上的最后一个container         allocatedHostToContainersMap.remove(host) // 删除host       } else {         allocatedHostToContainersMap.update(host, containerSet)       }        allocatedContainerToHostMap.remove(containerId) // 解除container -> host map     }     // 解除container -> executor mapping     containerIdToExecutorId.remove(containerId).foreach { eid =>       executorIdToContainer.remove(eid)       ....       if (!alreadyReleased) {         // The executor could have gone away (like no route to host, node failure, etc)         // Notify backend about the failure of the executor         numUnexpectedContainerRelease += 1         driverRef.send(RemoveExecutor(eid, exitReason))       }     }   } }

可以看到，方法processCompletedContainers()会遍历Yarn返回的每一个Completed(注意，Completed只是代表Container运行结束，但是运行结果可能是Succeed可能是Fail)，然后逐个处理：

如果Container此时并没有被释放，说明Container是自行结束，而不是Driver所杀死的。根据Container的退出状态和退出原因，打印日志：

val alreadyReleased = releasedContainers.remove(containerId) //  alreadyReleased记录这个Container是否已经被释放 val exitReason = if (!alreadyReleased) { 	val alreadyReleased = releasedContainers.remove(containerId) //  alreadyReleased记录这个Container是否已经被释放        val exitStatus = completedContainer.getExitStatus        val (exitCausedByApp, containerExitReason) = exitStatus match {          case ContainerExitStatus.SUCCESS =>            .....          case ContainerExitStatus.PREEMPTED =>           ....          case VMEM_EXCEEDED_EXIT_CODE =>            ....          case PMEM_EXCEEDED_EXIT_CODE =>            ....        }        if (exitCausedByApp) {          logWarning(containerExitReason)        } else {          logInfo(containerExitReason)        }     }

如果我们发现这个Container已经在ReleasedContainer中存在，说明只能是Driver通过KillExecutor的方式将Container给Release了，而不是Container自行退出：

        // 如果我们释放了这个Container，那么说明一定是Driver直接通过 killExecutor         // 释放掉了这个Container，而不是它自行结束         ExecutorExited(completedContainer.getExitStatus, exitCausedByApp = false,           s"Container $containerId exited from explicit termination request.")

如果是Driver杀死了Executor，Driver会向AMEndpoint发送KillExecutor消息，AMEndpoint会将这个Executor从其维护的元数据信息中删除，将这个Kill掉的Executor的Container添加到releasedContainers中，同时通过AMRMClient向Yarn发送释放container的请求：

  def killExecutor(executorId: String): Unit = synchronized {       val container = executorIdToContainer.get(executorId).get       internalReleaseContainer(container)       numExecutorsRunning.decrementAndGet()   }   private def internalReleaseContainer(container: Container): Unit = {     releasedContainers.add(container.getId()) // 将这个Container从releasedContainer中删除     amClient.releaseAssignedContainer(container.getId()) // 向Yarn发送释放Container的请求   }

删除这个Container和Host之间的映射关系，包括Host -> Container的映射关系以及反向的Container-> Host的映射关系

   for {      host <- hostOpt // 这个Container所在的Hosts      containerSet <- allocatedHostToContainersMap.get(host) // 这个Host上的所有Container    } {      containerSet.remove(containerId)      if (containerSet.isEmpty) {        allocatedHostToContainersMap.remove(host)      } else {        allocatedHostToContainersMap.update(host, containerSet)      }      allocatedContainerToHostMap.remove(containerId)    }

删除Container和Executor之间的映射关系，同时，如果不是Driver主动release的这个container，那么会向Driver发送RemoveExecutor消息

   containerIdToExecutorId.remove(containerId).foreach { eid =>      executorIdToContainer.remove(eid)      ........      if (!alreadyReleased) {        // 这个Container不是Driver自行释放的，那么需要像Driver汇报一个RemoveExecutor消息        driverRef.send(RemoveExecutor(eid, exitReason))      }

基于资源分配结果进行任务调度

上面讲到对于新分配的Container的处理，在收到Yarn返回的分配的Container以后，ApplicationMaster会启动对应的Executor。这些Executor启动以后，会向Driver注册自己以告知Driver自己的存在，Driver进而将Task调度到Executor中。
其实，Task的调度的触发不仅仅是新分配了Container或者新Launch了Executor，基本上在集群的资源可能发生变化的情况下，都会触发Task的调度，因此，Task的调度是一个不断将Pending Task与可用资源进行匹配然后调度出去的过程。

我列举了下面四种可以触发Driver端的CoarseGrainedSchedulerBackend通过运行makeOffers(或者只针对某一个Executor的makeOffer)来进行任务调度：

来自Executor的注册：上面说过Executor启动以后会向Driver注册自己。此时，Driver认为集群中有了新的可用资源，因此尝试进行Task到Executor的调度。Executor的注册是通过Executor启动的时候向DriverEndpoint发送RegisterExecutor消息来触发的。

Driver将Executor能够提供的可用资源(Memory , CPU)叫做Resource Offer。因此，当收到了新的Executor的注册，Driver端会调用makeOffers()方法，为这个Executor生成对应的WorkerOffer，代表这个Executor剩余可用的CPU和Memory:

------------------------------------ DriverEndpoint ------------------------------- override def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = {       //  收到 RegisterExecutor 请求，这个请求发生在Executor启动以后，向Driver发送的信息   case RegisterExecutor(executorId, executorRef, hostname, cores, logUrls) =>       ......       executorRef.send(RegisteredExecutor)       .....       makeOffers()  // 尝试进行task的调度，针对所有可用的executor     }

来自Executor的StatusUpdate：在Executor上Task的运行状态发生变化，都会告知Driver，Driver认为此时集群的资源状态发生了变化，因此尝试进行一次task的调度。但是这次的Task的调度是针对这个Executor的，即只会调度适合运行在这个Executor上的Pending Task到这个Exeuctor上：

------------------------------------ DriverEndpoint ----------------------------------- override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {  case StatusUpdate(executorId, taskId, state, data) =>    scheduler.statusUpdate(taskId, state, data.value)    if (TaskState.isFinished(state)) {      executorDataMap.get(executorId) match {        case Some(executorInfo) =>          executorInfo.freeCores += scheduler.CPUS_PER_TASK          makeOffers(executorId) // 尝试进行Task的调度，但是只针对这一个Executor         ...    }

来自TaskScheduler中的任务的相关变化，比如，Task的提交，Executor的丢失，Task的失败，推测执行等等，由于系统的可用资源发生了变化，因此TaskScheduler都会通过向DriverEndpoint发送ReviveOffers消息，以触发新一轮的Pending Task的调度。
```
----------------------------------- DriverEndpoint --------------------------------     override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = {       .....       case ReviveOffers =>         makeOffers() 
```

来自SchedulerBackend的自我触发：在DriverEndpoint作为一个RpcEndpoint启动的时候，会启动一个ReviveThread，以固定频率，向自己发送ReviveOffers的本地消息(发送给自己)，以触发Pending 的 Task到Container的调度：

-------------------------------- DriverEndpoint ---------------------------------------     override def onStart() {       // 定期恢复offer，以允许延迟调度工作       // Periodically revive offers to allow delay scheduling to work       val reviveIntervalMs = conf.getTimeAsMs("spark.scheduler.revive.interval", "1s")        reviveThread.scheduleAtFixedRate(new Runnable {         override def run(): Unit = Utils.tryLogNonFatalError {           Option(self).foreach(_.send(ReviveOffers))         }       }, 0, reviveIntervalMs, TimeUnit.MILLISECONDS)     }

在以Locality为考虑重点的Task的调度，就是根据locality从高到低(executor-local 优先级最高)，参照当前允许的优先级，取出对应的Task进行调度。如果当前优先级的Task已经调度完毕，或者当前locality的一部分或者全部Task经过了很久还没有完成调度(即当前的系统资源无法完全满足当前的locality需求)，那么就需要降低locality再次尝试进行调度。
下文会详细讲解makeOffers()的具体流程。

PendingTask的生成:

Task的调度的重要逻辑是满足Task 的Location Preference，即每一个Task对运行位置 (Executor, Host, Rack等等)上的偏好。我们先看看TaskLocation的含义和生成过程，然后看看Spark的Driver是怎样通过Locality-Aware的调度方式，尽最大可能满足每一个Task的本地性需求。

TaskLocation的构造过程

在Spark中，一个Task的Location归根结底是由这个Task的Split决定的，Split代表了一个切分，比如，对一个HDFS文件的切分。在Hadoop上，一个Split表示为一个InputSplit接口的实现类的一个实例。
一个HDFS文件的一个Split是由FileSplit对象表达，对象中hostInfos存放了一个SplitLocationInfo数组，每一个SplitLocationInfo对象存放了一个这个Split的一个Replica的Location信息(因为在HDFS上文件是多副本的)，包括具体的Hostname(即DataNode所在的节点)以及这个Host是否在内存中缓存了这个Split的标记位。
当然，在HDFS的维度，我们说一个Split被缓存，其实缓存的是这个Split对应的Replica。在Hadoop中一个文件的Split对应一个FileSplit对象，代码如下：

--------------------------------------- FileSplit ------------------------------------------------  public FileSplit(Path file, long start, long length, String[] hosts,      String[] inMemoryHosts) {    this(file, start, length, hosts);    hostInfos = new SplitLocationInfo[hosts.length];    for (int i = 0; i < hosts.length; i++) {      // because N will be tiny, scanning is probably faster than a HashSet      boolean inMemory = false;      for (String inMemoryHost : inMemoryHosts) {        if (inMemoryHost.equals(hosts[i])) {          inMemory = true;          break;        }      }      hostInfos[i] = new SplitLocationInfo(hosts[i], inMemory);    }  }

其中，一个Replica的Location信息对应了一个SplitLocationInfo对象，包含了这个Split是否在对应的Host上缓存了，以及，对应的Host(DataNode) 信息。在多副本的环境下，一个FileSplit对应的是一个数组 SplitLocationInfo[]：

------------------------------------------ SplitLocationInfo ----------------------------------------- public class SplitLocationInfo {   private boolean inMemory;   private String location;      public SplitLocationInfo(String location, boolean inMemory) {     this.location = location;     this.inMemory = inMemory;   }

我们看一下Spark在提交Stage和Task的过程中是怎么获取Task的Location信息的，以及在获取以后是如何基于Location调度Task的。
在HDFS的场景下，Spark是将每一个Stage对应的RDD(一个NewHadoopRDD对象)中的Partition(一个NewHadoopPartition对象)的Location信息(如果有)存放在这个NewHadoopPartition的serializableHadoopSplit中，其实是对InputSplit的封装:

--------------------------------------- NewHadoopPartition ------------------------------------ private[spark] class NewHadoopPartition(     rddId: Int,     val index: Int,     rawSplit: InputSplit with Writable) // 这个HadoopPartition对应的InputSplit   extends Partition {    val serializableHadoopSplit = new SerializableWritable(rawSplit)

Stage以及Partition的生成是在提交以前进行的，即执行计划的生成阶段形成的。那么，到了Stage的提交阶段，是怎么利用Stage和Partition中的Location信息，生成具有Location Preference的Task信息的呢？我们看看Stage提交的时候是如何使用Partition的Location信息的。

下面的这段代码是一段经典代码，Spark中DagScheduler提交Stage的时候，会首先检查这个Stage是否有未提交的Parent Stage：

如果有，会首先递归提交Parent Stage，然后把当前Stage放入到waitingStages中。waitingStage指的是那些parentStage还没有完成、因此需要等待的Stage;
如果没有Missing Parent Stage，那么就可以提交当前的Stage：

  /** Submits stage, but first recursively submits any missing parents. */   private def submitStage(stage: Stage) {     val jobId = activeJobForStage(stage)     if (jobId.isDefined) {       if (!waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !failedStages(stage)) {         val missing = getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id)         if (missing.isEmpty) { // 没有missing parent stage，那么提交这个Stage的所有task           submitMissingTasks(stage, jobId.get)         } else {           for (parent <- missing) { // 有missing parent stage，那么先提交             submitStage(parent)            }           waitingStages += stage // 将当前stage放入到waitingStages中随后提交         }       }     }    }

在提交Stage的时候，会提交这个Stage所有的Task。我们忽略其他细节，从下面的代码可以看到，Spark会通过方法getPreferredLocs()针对这个Stage的每一个Partition获取这个Partition的Location信息，放到一个taskIdToLocations: Map[Int, Seq[TaskLocation]]中，然后，会提交这些已经带有Location信息的Task：

-------------------------------------- DAGScheduler --------------------------------------   /** Called when stage's parents are available and we can now do its task. */   private def submitMissingTasks(stage: Stage, jobId: Int) {     // First figure out the indexes of partition ids to compute. 	val partitionsToCompute: Seq[Int] = stage.findMissingPartitions()     .....     val taskIdToLocations: Map[Int, Seq[TaskLocation]] = try {       stage match {         case s: ShuffleMapStage =>           // 计算每一个partition(这里的partition就是一个task)的prefered location的list           partitionsToCompute.map { id => (id, getPreferredLocs(stage.rdd, id))}.toMap         case s: ResultStage =>           partitionsToCompute.map { id =>             val p = s.partitions(id) // ResultStage.partitions中存放的是对应的partition id             (id, getPreferredLocs(stage.rdd, p))           }.toMap       }     }     // 在获取了这个Stage的每一个task的location preference信息(如果有)以后，创建一个新的Stage Attempt     // 随后，在调度这个Stage的task的时候，这个task中就包含了对应的location preference     stage.makeNewStageAttempt(partitionsToCompute.size, taskIdToLocations.values.toSeq)     // 提交这个Stage。基于listenerBus的事件触发机制，调度方法就会将包含了Location Preference的Task调度出去     listenerBus.post(SparkListenerStageSubmitted(stage.latestInfo, properties))     .......     val tasks: Seq[Task[_]] = try {       val serializedTaskMetrics = closureSerializer.serialize(stage.latestInfo.taskMetrics).array()       stage match {         case stage: ShuffleMapStage =>           stage.pendingPartitions.clear()           partitionsToCompute.map { id =>             val locs = taskIdToLocations(id)             val part = partitions(id)             stage.pendingPartitions += id             new ShuffleMapTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber,               taskBinary, part, locs, properties, serializedTaskMetrics, Option(jobId),               Option(sc.applicationId), sc.applicationAttemptId)           }          case stage: ResultStage =>           partitionsToCompute.map { id =>             val p: Int = stage.partitions(id)             val part = partitions(p)             val locs = taskIdToLocations(id)             new ResultTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber,               taskBinary, part, locs, id, properties, serializedTaskMetrics,               Option(jobId), Option(sc.applicationId), sc.applicationAttemptId)           }       }     }     if (tasks.size > 0) {       // 提交task       taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(         tasks.toArray, stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber, jobId, properties))     }    }

submitMissingTasks()方法的基本过程为:

获取这个Stage需要进行计算的所有partitions信息

    // First figure out the indexes of partition ids to compute.     val partitionsToCompute: Seq[Int] = stage.findMissingPartitions()

这里，ResultStage和ShuffledMapStage对于findMissingPartitions()的实现有区别，主要是ResultStage中有些函数需要使用的Partition数量不等于这个ResultStage对应的rdd的partition的数量，比如我们常见的first()、last()等。所以，ResultsStage有一个partitions数组，数组中的每一个值代表其实际需要使用的partition id:

private[spark] class ResultStage(     id: Int,     rdd: RDD[_],     val func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,     val partitions: Array[Int], // 实际需要的partition，partitions数组中的每一个值是实际使用的partition在rdd.partitions中的partition id     parents: List[Stage],     firstJobId: Int,     callSite: CallSite)   extends Stage(id, rdd, partitions.length, parents, firstJobId, callSite) {

所以，对于ResultStage.findMissingPartitions()方法，其返回的是ResultStage.partitions的index的集合，ResultStage.partitions中在索引index处存放的是对应的Partition ID。比如，ResultStage.partitions[0] = 2，意味着Partition ID = 2。而对于ShuffleMapStage，返回的直接就是ShuffleMapStage的RDD的partitions数组，这个数组中，index 和 value是相同的，即索引0的位置存放的是partition 0，索引1的位置存放的是partition 1.

------------------------------------ ResultStage ------------------------------------------   override def findMissingPartitions(): Seq[Int] = {     val job = activeJob.get     // 如果是ResultStage，那么实际参与计算的numPartitions不一定等于stage.rdd.partitions，     // 因为像first() last()这种function不需要所有的partition参与     // 但是对于ShuffleMapStage，stage.rdd中所有的partition都需要参与计算     (0 until job.numPartitions).filter(id => !job.finished(id))   }

-------------------------------------- ShuffleMapStage -----------------------------------   val numPartitions = rdd.partitions.length // 对于ShuffleMapStage，numPartitions就是这个Stage对应的RDD的partitions的长度   override def findMissingPartitions(): Seq[Int] = {     mapOutputTrackerMaster       .findMissingPartitions(shuffleDep.shuffleId)       .getOrElse(0 until numPartitions)   }

---------------------------------- ActiveJob ---------------------------------------   /**    * 我们需要为这个job计算的partition的数量. 必须注意，ResultStage可能并不需要计算目标RDD中所有的partition，比如first()或者lookup()等函数    */   val numPartitions = finalStage match {     // ResultStage的partiton数量直接使用ResultStage构造的时候所传入的Partition的数量，这个partitions是ResultStage对应的rdd或者是它的子集     case r: ResultStage => r.partitions.length     // 对于ShuffleMapStage，它的partitino数量就是对应的ShuffleMapStage.RDD.partitions的长度     case m: ShuffleMapStage => m.rdd.partitions.length   }

生成从partitionID 到对应的Prefered Location的映射关系，遍历这个Stage的所有Partition，从Partition中提取出对应的Location Preference，生成一个从Task 到 Seq[TaskLocation]的映射关系。每一个Task对应了多个TaskLocation，每一个 TaskLocation对应了一个位置信息。基于上面讲到的ResultStage的特殊性，它和ShuffleMapStage在获取Partition ID的时候不同：

如果是ShuffleMapStage，这个index就是Partition ID，所以直接调用了id, getPreferredLocs(stage.rdd, id)；
如果是ResultStage，由于上面讲到的原因，需要先通过val p = s.partitions(id)获取这个index对应的Partition ID:

    val taskIdToLocations: Map[Int, Seq[TaskLocation]] = try {       stage match {         case s: ShuffleMapStage =>           // 计算每一个partition(这里的partition就是一个task)的prefered location的list           partitionsToCompute.map { id => (id, getPreferredLocs(stage.rdd, id))}.toMap         case s: ResultStage =>           partitionsToCompute.map { id =>             val p = s.partitions(id) // 这里的id其实只是ResultStage.partitions的索引，对应的值才是Partition ID             (id, getPreferredLocs(stage.rdd, p)) // 根据rdd和partitionsID获取对应的preferered location           }.toMap       }     }

创建一个新的Stage Attempt。一次Stage Attempt代表的就是一次Stage的运行，如果Stage运行失败需要重试，那么就进入下一个 Stage Attempt。这里主要是更新Stage中的_latestInfo，代表当前的Stage Attempt的信息:

stage.makeNewStageAttempt(partitionsToCompute.size, taskIdToLocations.values.toSeq)

----------------------------------------- Stage ------------------------------------------   def makeNewStageAttempt(       numPartitionsToCompute: Int,       taskLocalityPreferences: Seq[Seq[TaskLocation]] = Seq.empty): Unit = {     val metrics = new TaskMetrics     metrics.register(rdd.sparkContext)     // taskLocalityPreferences是这一个Seq[Seq[TaskLocation]]，代表了每一个task的prefered location，     // 一个task的prefered location可能不止一个     _latestInfo = StageInfo.fromStage(       this, nextAttemptId, Some(numPartitionsToCompute), metrics, taskLocalityPreferences)     nextAttemptId += 1   }

为这个Stage生成对应的Task(只是生成，还没有提交):

    val tasks: Seq[Task[_]] = try {       val serializedTaskMetrics = closureSerializer.serialize(stage.latestInfo.taskMetrics).array()       stage match {         case stage: ShuffleMapStage =>           stage.pendingPartitions.clear()           partitionsToCompute.map { id =>             val locs = taskIdToLocations(id)             val part = partitions(id)             stage.pendingPartitions += id             new ShuffleMapTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber,               taskBinary, part, locs, properties, serializedTaskMetrics, Option(jobId),               Option(sc.applicationId), sc.applicationAttemptId)           }          case stage: ResultStage =>           partitionsToCompute.map { id =>             val p: Int = stage.partitions(id)             val part = partitions(p)             val locs = taskIdToLocations(id)             new ResultTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber,               taskBinary, part, locs, id, properties, serializedTaskMetrics,               Option(jobId), Option(sc.applicationId), sc.applicationAttemptId)           }       }     }

构造Task的时候，对应的Location Preference信息存入了Task对象的locs成员中，通过调用preferredLocs可以获取这个Task的Location Preference，随后，Spark根据Task的preferredLocs进行资源请求，并且在申请到了资源以后，根据preferredLocs将Task调度到合适的Executor上去:

private[spark] class ShuffleMapTask(     stageId: Int,     stageAttemptId: Int,     taskBinary: Broadcast[Array[Byte]],     partition: Partition, // Partition     @transient private var locs: Seq[TaskLocation], // Location Preference     ......     )       // 获取对应Task的Location Preference，用来进行调度决策  @transient private val preferredLocs: Seq[TaskLocation] = {     if (locs == null) Nil else locs.toSet.toSeq   }

提交所有的Task

   if (tasks.size > 0) {      // 提交task      taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(        tasks.toArray, stage.id, stage.latestInfo.attemptNumber, jobId, properties))    }

下面的代码显示了getPreferredLocsInternal()方法的细节，即获取一个RDD中某一个Partition的Location信息(一个Seq[String])，返回对应的TaskLocation接口的某个实现类的Seq：

-------------------------------------- DAGScheduler --------------------------------------   private def getPreferredLocsInternal(       rdd: RDD[_], // 当前Stage的RDD       partition: Int, // 这个Partitoin的index,即在rdd.partitions中的index       visited: HashSet[(RDD[_], Int)]): Seq[TaskLocation] = {     // If the partition has already been visited, no need to re-visit.     // This avoids exponential path exploration.  SPARK-695     if (!visited.add((rdd, partition))) {       // Nil has already been returned for previously visited partitions.       return Nil     }     // 如果这个partition已经缓存，那么就返回缓存以后的Partion的Location信息     val cached = getCacheLocs(rdd)(partition)     if (cached.nonEmpty) {       return cached     }     // 如果这个RDD含有一个Location Preference，那么就返回这个Location Preference     val rddPrefs = rdd.preferredLocations(rdd.partitions(partition)).toList     if (rddPrefs.nonEmpty) {       return rddPrefs.map(TaskLocation(_)) // 这里会根据getPreferredLocations()的返回值Seq[String]，将List中的每一个值映射到一个TaskLocation的实现类，即一个Seq[TaskLocation]     }

TaskLocation的apply()方法会根据传入的参数的类型，返回其对应的不同实现类：

---------------------------------- TaskLocation ------------------------------------   /**    * Create a TaskLocation from a string returned by getPreferredLocations.    * These strings have the form executor_[hostname]_[executorid], [hostname], or    * hdfs_cache_[hostname], depending on whether the location is cached.    */   def apply(str: String): TaskLocation = {     val hstr = str.stripPrefix(inMemoryLocationTag)     if (hstr.equals(str)) {       if (str.startsWith(executorLocationTag)) {         val hostAndExecutorId = str.stripPrefix(executorLocationTag)         val splits = hostAndExecutorId.split("_", 2)         val Array(host, executorId) = splits         new ExecutorCacheTaskLocation(host, executorId)       } else {         new HostTaskLocation(str)       }     } else {       new HDFSCacheTaskLocation(hstr)     }   } }

可以看到，rdd.partitions(partition)方法根据这个Partition Index，返回了这个Partition对象。对于NewHadoopRDD，这个Partition的实现是NewHadoopPartition。一个NewHadoopPartition对象中存放了对应的InputSplit接口的实现类。比如，对于一个文件，InputSplit的实现是FileSplit，而InputSplit则包含了对应的Location信息:
然后，调用对应的RDD的getPreferredLocations()方法获取Location Preference，即一个NewHadoopRDD中包含了所有的Partition，每一个Partition由一个Partition接口的实现类NewHadoopPartition对象表示，每个NewHadoopPartition中存放了这个Partition的InputSplit信息：

  ----------------------------------- NewHadoopRDD ---------------------------------------   override def getPreferredLocations(hsplit: Partition): Seq[String] = {     // 返回这个 NewHadoopPartition对应的Hadoop层面的Split信息，比如，一个文件的FileSplit，     // 包含了这个File中这个split的起始位置，长度，replica的位置     val split = hsplit.asInstanceOf[NewHadoopPartition].serializableHadoopSplit.value     // 提取这个FileSplit的多个Replica位置信息     val locs = HadoopRDD.convertSplitLocationInfo(split.getLocationInfo)     locs.getOrElse(split.getLocations.filter(_ != "localhost"))   }

在Spark端，在生成每一个RDD中的Partition的信息的时候，其映射关系其实从底向上为 HDFS Split(InputSplit) -> Partition(NewHadoopPartition) -> Task 的关系，因此，在生成RDD Partition的时候，会将对应的Split的Location信息转换成Partition的Location信息，这个Partition的Location信息使用TaskLocation对象的具体实现类来表达的。这个转换是由object方法convertSplitLocationInfo()负责的，该方法的输入是一个Array[SplitLocationInfo]，输出为对应的Seq[String]，即对应的Location的字符串表示，即:

如果Split的是内存缓存，则构造HDFSCacheTaskLocation的location对象，代表这个partition已经被HDFS的对应Host缓存了。很显然，对应的Task如果直接调度到这台机器，则会提高读取效率;

如果Split不是内存缓存，则构造HostTaskLocation，显然，Task调度到这条机器上，读取效率会更高(没有跨机器的网络带宽，如果打开了短路读，还可以利用HDFS的短路读特性)

----------------------------------  HadoopRDD ---------------------------------------   private[spark] def convertSplitLocationInfo(        infos: Array[SplitLocationInfo]): Option[Seq[String]] = {     Option(infos).map(_.flatMap { loc =>       val locationStr = loc.getLocation       if (loc.isInMemory) {          Some(HDFSCacheTaskLocation(locationStr).toString)        } else {          Some(HostTaskLocation(locationStr).toString)        }     })   }

TaskLocation的实现类除了HDFSCacheTaskLocation和HostTaskLocation，还有ExecutorCacheTaskLocation，即这个Task希望运行在这个Executor上，比如，下面两种情况，这个Partition的Locality Preference是希望精确到对应的Executor的:

在Streaming的Task的调度中，对于Receiver的调度，为了均匀调度，会首先将所有的Task均匀调度到Host上，剩下的Task均匀调度到Executor上。这不不在赘述，详细逻辑可以查看ReceiverSchedulingPolicy的scheduleReceivers()方法;
这个Partition在这个Executor上被缓存，因此，对应的Task肯定需要精确运行在对应的Executor上。这里不在赘述，对应的方法为DAGScheduler.getCacheLocs()：

  private[scheduler]   def getCacheLocs(rdd: RDD[_]): IndexedSeq[Seq[TaskLocation]] = cacheLocs.synchronized {     // Note: this doesn't use `getOrElse()` because this method is called O(num tasks) times     if (!cacheLocs.contains(rdd.id)) {       // Note: if the storage level is NONE, we don't need to get locations from block manager.       val locs: IndexedSeq[Seq[TaskLocation]] = if (rdd.getStorageLevel == StorageLevel.NONE) {         IndexedSeq.fill(rdd.partitions.length)(Nil) // 如果对应RDD的StorageLevel是NONE，那么返回一个空个的TaskLocation数组       } else { // 如果RDD的StorageLevel不是空的，那么会构造对应的ExecutorCacheTaskLocation         val blockIds =           rdd.partitions.indices.map(index => RDDBlockId(rdd.id, index)).toArray[BlockId]         blockManagerMaster.getLocations(blockIds).map { bms => // 通过BlockManagerMaster获取对应的Block的位置，然后构造对应的ExecutorCacheTaskLocation           bms.map(bm => TaskLocation(bm.host, bm.executorId))         }       }       cacheLocs(rdd.id) = locs     }     cacheLocs(rdd.id)   }

对应的TaskLocation接口的实现类的toString()方法就返回了这个TaskLocation的String表示。比如，HostTaskLocation.toString()就返回对应的Hostname:

----------------------------------------- HostTaskLocation ---------------------------------- /**  * A location on a host.  */ private [spark] case class HostTaskLocation(override val host: String) extends TaskLocation {   override def toString: String = host }

-------------------------------------- HDFSCacheTaskLocation ---------------------------------- /**  * A location on a host that is cached by HDFS.  */ private [spark] case class HDFSCacheTaskLocation(override val host: String) extends TaskLocation {   override def toString: String = TaskLocation.inMemoryLocationTag + host }

这样，DAGScheduler.submitMissingTasks()就会提交这些带有Location Preference的Task。这些Task会在Driver端经过一些统计计算，让ApplicationMaster根据提供的资源量、Task的位置倾向等，向Yarn申请资源，申请到的资源向Driver注册，Driver再将Task和Container进行最有匹配，最大程度满足Task的位置需求。

根据TaskLocation信息，将Task添加到不同的pendingTask数组中

所有需要运行因此需要相应资源的Task，Driver都会将对应的Task添加到pendingTask中，这些pendingTask是由TaskSetManager维护的，一个TaskSetManager对象是一个Stage的任务集合，主要负责这个Stage的Task的管理和调度。
根据每一个Task的资源本地性需求的不同，pendingTask分别维护在下面的Map中，代码如下:

  // 希望在某一个Executor上运行的pendingTasks，Key是Executor ID，Value是希望在这个Executor上运行的TaskID的列表   private val pendingTasksForExecutor = new HashMap[String, ArrayBuffer[Int]]    // 希望在某一个Host上运行的pendingTasks,Key是对应的Host，Value是希望在这个Host上运行的TaskID的列表   private val pendingTasksForHost = new HashMap[String, ArrayBuffer[Int]]    // 希望在某个一Rack上运行的pendingTasks，Key是对应的Rack，Value是希望在这个Rack上运行的TaskID的列表   private val pendingTasksForRack = new HashMap[String, ArrayBuffer[Int]]    // 没有任何的本地性需求的pendingTasks的列表   private[scheduler] var pendingTasksWithNoPrefs = new ArrayBuffer[Int]

向PendingTask中添加任务的时候，会根据这个task的Locality Preference，将对应的pendingTask放入到上面不同的任务集合中：

  /** 将一个Task添加到它所属的所有的pending-task lists中去 */   private[spark] def addPendingTask(index: Int) {     for (loc <- tasks(index).preferredLocations) {       loc match {         case e: ExecutorCacheTaskLocation => // Executor级别的Location Preference           pendingTasksForExecutor.getOrElseUpdate(e.executorId, new ArrayBuffer) += index         case e: HDFSCacheTaskLocation =>  // HDFS缓存 级别的Location Preference           val exe = sched.getExecutorsAliveOnHost(loc.host) // 获取这个location所在的host上的所有executor id           exe match {             case Some(set) =>               for (e <- set) { // 对于这个host上的每一个executor                  // 将这个task添加到这个host上的每一个executor上去                 pendingTasksForExecutor.getOrElseUpdate(e, new ArrayBuffer) += index               }           }         case _ =>       }       // 将这个task添加到pendingTasksForHost       pendingTasksForHost.getOrElseUpdate(loc.host, new ArrayBuffer) += index       for (rack <- sched.getRackForHost(loc.host)) {         pendingTasksForRack.getOrElseUpdate(rack, new ArrayBuffer) += index       }     } // end of for loop      if (tasks(index).preferredLocations == Nil) {       pendingTasksWithNoPrefs += index     }      allPendingTasks += index  // No point scanning this whole list to find the old task there   }

其基本逻辑为:

遍历所有的Task，根据对应Task的Location Preference，将对应的Task添加到对应的pendingLocation数组中:

    for (loc <- tasks(index).preferredLocations) {        ......     }

如果是ExecutorCacheTaskLocation，那么就将Task添加到pendingTasksForExecutor中

        case e: ExecutorCacheTaskLocation =>           pendingTasksForExecutor.getOrElseUpdate(e.executorId, new ArrayBuffer) += index

如果是HDFSCacheTaskLocation，并且这个Host上的确有active的Executor，那么就将这个task添加到这个Host上的每一个Executor上，即将这个Task添加到pendingTasksForExecutor中。但是，显然，这个Task最终只会在这个Host中的某一个Executor上运行一次，而不会重复运行：

          val exe = sched.getExecutorsAliveOnHost(loc.host) // 获取这个Host上所有的alive executors           exe match {             case Some(set) =>               for (e <- set) { // 对于这个host上的每一个executor                 // 将这个task添加到这个host上的每一个executor上去                 pendingTasksForExecutor.getOrElseUpdate(e, new ArrayBuffer) += index               }

无论是ExecutorCacheTaskLocation，还是HDFSCacheTaskLocation，都将这个Task添加到pendingTasksForHost中，因为这个Task肯定会运行着这个Host上的。
```
pendingTasksForHost.getOrElseUpdate(loc.host, new ArrayBuffer) += index 
```

获取这个Host所在的Rack，然后添加到这个对应的pendingTasksForRack中：

      for (rack <- sched.getRackForHost(loc.host)) {         pendingTasksForRack.getOrElseUpdate(rack, new ArrayBuffer) += index       }

如果这个Task没有任何location preference，那么就添加到pendingTasksWithNoPrefs中：

    if (tasks(index).preferredLocations == Nil) {       pendingTasksWithNoPrefs += index     }

无论怎样，将这个task添加到allPendingTasks中，这是当所有的locality都无法满足要求一户最坏的Locality选择。

总之，我们需要注意:

区分pendingTasksWithNoPrefs和allPendingTasks：前者意味着Task本身对locality没有任何要求，因此可以随意将Task进行分配。而allPendingTasks中存放了所有的task，意味着当我们无法满足task的localtiy要求以后的不得已的选择。比如一个在pendingTasksForRack中的task的locality要求无法满足，只能退化到选择其他Rack来运行该Task
pendingTasksForExecutor、pendingTasksForHost、pendingTasksForRack之间存在的包含关系，即，如果一个Task是pendingTasksForExecutor，那么也会放入到这个Executor所在的host(pendingTasksForHost)和所在的rack(pendingTasksForRack)中，同理，如果一个Task的pendingTasksForHost，也会放入到这个Host所在的Rack(pendingTasksForRack)中。而且，所有的Task都会放入到allPendingTasks中。我们从后面的locality退化可以看到原因，即如果某个locality要求下无法分配完所有的task，那么会退化到低一级的优先级，而低一级的优先级列表中肯定包含了高一级优先级列表的Task，因此这个Task可以在低一级进行调度。
我们可以看到，pendingTasksForRack中的Task并不是这个task的Locality Preference直接就是就是这个rack，而是这个task的location preference是对应的这个Rack中的某一个Host，因此将这个Host所在的Rack添加为这个Task的Rack Locality。后面会看到，Rack locality是比no preference更低一级的locality，其实就是这个原因，尽管表面上看起来比较疑惑，也与比如Yarn的任务调度逻辑似乎不同。

可用的LocationLevel的计算

Spark用一个枚举类型TaskLocality来表达不同的本地级别：

object TaskLocality extends Enumeration {   // Process local is expected to be used ONLY within TaskSetManager for now.   val PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY = Value

PROCESS_LOCAL: 进程本地，即这个Task希望调度到某一个特定的Executor上
NODE_LOCAL：节点本地，即这个Task希望调度到某一个特定的节点
NO_PREF: 没有本地倾向，即这个Task可以任意调度到集群中的任何节点
RACK_LOCAL：机架本地，即这个Task希望调度到某一个特定的rack上
ANY: 无法满足要求，是前面四种本地性倾向都无法满足要求时的最后的选择策略，将有节点倾向的Task任意调度到集群中无法满足其本地性倾向的位置上。
这里需要注意的是:

显然，越靠前，数字越小，Locality级别越高
RACK_LOCAL并不指的是这些任务的locality preference中本来就指明了运行在这个Rack上，而是NODE_LOCAL或者PROCESS_LOCAL的对应退化调度策略，即，如果对应的节点或者Executor由于资源问题无法满足其要求，就会退化到使用RACK_LOCAL，并不是Task本身声明调度到Rack上。
NO_PREF的优先级比RACK_LOCAL的优先级更高，这是因为NO_PREF指的是Task本身明确表明自己没有本地性偏好，因此不是一种退化策略，而是对其Locality Preference的一种完全的满足，而RACK_LOCAL其实是一种退化策略，因此RACK_LOCAL的优先级低于NO_PREF
ANY的优先级最低，和RACK_LOCAL一样，也是一种退化策略。

在一个TaskSet的TaskSetManager构造的时候，以及后来一个新的Executor加入或者丢失的时候，都会重新计算这个TaskSet的Valid Locality Levels。所以，应该注意到：

Valid Locality Levels 指的是根据当前的Pending Task的不同LOCALITY需求(比如，不同locality需求的pending task分别放在了pendingTasksForExecutor、pendingTasksForHost、pendingTasksWithNoPrefs、pendingTasksForRack和allTasks中)，计算我们目前可能需要的是哪些TaskLocality。这样，在对Task进行基于Locality 的分配(下文会讲到)的时候，只需要考虑这些Valid Locality Levels。
必须注意，computeValidLocalityLevels()是TaskSetManager的成员方法，即这里是为某一个TaskSet计算对应的Valid Locality Levels

下面的方法显示了计算Valid Locality Levels的基本过程：

------------------------------------- TaskSetManager --------------------------------------   private def computeValidLocalityLevels(): Array[TaskLocality.TaskLocality] = {     import TaskLocality.{PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY}     val levels = new ArrayBuffer[TaskLocality.TaskLocality]     // 如果有任务在等待执行器（executor），并且这些执行器中有活着的执行器，那么就将PROCESS_LOCAL添加到有效级别列表中。     if (!pendingTasksForExecutor.isEmpty &&         pendingTasksForExecutor.keySet.exists(sched.isExecutorAlive(_))) {       levels += PROCESS_LOCAL     }     // 如果有任务在等待主机（host），并且这些主机上有活着的执行器，那么就将NODE_LOCAL添加到有效级别列表中。     if (!pendingTasksForHost.isEmpty &&         pendingTasksForHost.keySet.exists(sched.hasExecutorsAliveOnHost(_))) {       levels += NODE_LOCAL     }     if (!pendingTasksWithNoPrefs.isEmpty) {       levels += NO_PREF     }     // 如果有任务在等待机架（rack），并且这些机架上有活着的主机，那么就将RACK_LOCAL添加到有效级别列表中。     if (!pendingTasksForRack.isEmpty &&         pendingTasksForRack.keySet.exists(sched.hasHostAliveOnRack(_))) {       levels += RACK_LOCAL     }     levels += ANY     levels.toArray   }

该方法返回一个TaskLocality数组，即如果对应的pendingTask数组中有Task，那么就将对应的TaskLocality添加到数组中。这里需要注意，往数组中添加TaskLocality是按照TaskLocality的值从低到高(Locality优先级从高到低)的顺序添加的，从下文介绍基于Locality的Task调度可以看到，调度时会遍历这个返回的TaskLocality数组，即调度时按照Locality优先级从高到低进行的。最后的TaskLocality.ANY一定会最后添加到结果中，作为一个优先级的保底操作。

基于Locality的Task调度

上文讲过，Task的调度的触发，以及其通过makeOffers()方法进行调度。在这里，我们详细讲解这个调度的基本细节。
makeOffers()的基本功能，就是为当前的Executor的资源剩余情况，生成对应的WorkerOffer，代表这些Executor可提供的运行资源，其中包含了对应的executorId，所在的host信息以及可用的vCore信息：

private[spark] case class WorkerOffer(executorId: String, host: String, cores: Int)

然后TaskScheduler会根据这些剩余资源，将对应的pendingTask调度出去，当然，调度过程中需要依赖对应的Task的Locality信息。

-------------------------------------- CoarseGrainedSchedulerBackend -------------------------------     private def makeOffers() {       // 根据集群当前的可用资源状况，生成Task的调度结果       val taskDescs = CoarseGrainedSchedulerBackend.this.synchronized {         // 筛选出alive的executor         val activeExecutors = executorDataMap.filterKeys(executorIsAlive)         val workOffers = activeExecutors.map {           case (id, executorData) =>             new WorkerOffer(id, executorData.executorHost, executorData.freeCores)         }.toIndexedSeq // 构造每一个Executor上的可用资源         scheduler.resourceOffers(workOffers)  // 在这里依赖于TaskScheduler来调度对应的task到对应的worker上       }       launchTasks(taskDescs) // 启动这些tasks     }

resourceOffers()方法是TaskSchedulerImpl的成员方法，其输入是一系列的WorkerOffer，返回可以进行调度的所有Task(每一个Task由一个TaskDescription表示)。我们后面会看到，TaskSchedulerImpl会遍历当前需要调度的所有TaskSet尝试进行调度，而不是某一个TaskSet。
resourceOffers()代码如下所示:

---------------------------------------- TaskSchedulerImpl ------------------------------   def resourceOffers(offers: IndexedSeq[WorkerOffer]): Seq[Seq[TaskDescription]] = synchronized {     // Mark each slave as alive and remember its hostname     // Also track if new executor is added     var newExecAvail = false     for (o <- offers) { // 对于每一个WorkerOffer       if (!hostToExecutors.contains(o.host)) {         hostToExecutors(o.host) = new HashSet[String]() // 构建这个Host的Executor的map       }       // 是否有新增的executor进来。如果有，则维护executor相关的map信息       if (!executorIdToRunningTaskIds.contains(o.executorId)) {         hostToExecutors(o.host) += o.executorId // 将这个executor加到这个host -> executors 的map中         executorAdded(o.executorId, o.host)         executorIdToHost(o.executorId) = o.host // 将这个host加到executor -> host 的毛重         executorIdToRunningTaskIds(o.executorId) = HashSet[Long]() // 构建这个executor -> tasks的map         newExecAvail = true       }       for (rack <- getRackForHost(o.host)) {         hostsByRack.getOrElseUpdate(rack, new HashSet[String]()) += o.host // 构建rack -> hosts的map       }     }      // Before making any offers, remove any nodes from the blacklist whose blacklist has expired. Do     // this here to avoid a separate thread and added synchronization overhead, and also because     // updating the blacklist is only relevant when task offers are being made.     blacklistTrackerOpt.foreach(_.applyBlacklistTimeout())      val filteredOffers = blacklistTrackerOpt.map { blacklistTracker =>       offers.filter { offer =>         !blacklistTracker.isNodeBlacklisted(offer.host) &&           !blacklistTracker.isExecutorBlacklisted(offer.executorId)       }     }.getOrElse(offers)      // 将offer进行随机shuffle，返回打乱顺序以后的IndexedSeq[WorkerOffer]     val shuffledOffers = shuffleOffers(filteredOffers)     // Build a list of tasks to assign to each worker.     // 根据当前的WorkerOffer，预构建一个TaskDescription的二维数组     val tasks = shuffledOffers.map(o => new ArrayBuffer[TaskDescription](o.cores / CPUS_PER_TASK))     val availableCpus = shuffledOffers.map(o => o.cores).toArray // 构建WorkerOffer -> 可用CPU的对应关系     val sortedTaskSets = rootPool.getSortedTaskSetQueue     for (taskSet <- sortedTaskSets) {       if (newExecAvail) { // 如果有新的Executor加入进来         taskSet.executorAdded() // 重新计算这个TaskSet的locality的相关信息       }     }      // Take each TaskSet in our scheduling order, and then offer it each node in increasing order     // of locality levels so that it gets a chance to launch local tasks on all of them.     // NOTE: the preferredLocality order: PROCESS_LOCAL, NODE_LOCAL, NO_PREF, RACK_LOCAL, ANY     for (taskSet <- sortedTaskSets) { // 按照调度顺序，取出每一个TaskSet       var launchedAnyTask = false       var launchedTaskAtCurrentMaxLocality = false       // locality从低到高遍历这个TaskSet中的每一个可用的localityLevels，locality越低代表本地性越好       for (currentMaxLocality <- taskSet.myLocalityLevels) {         do {           launchedTaskAtCurrentMaxLocality = resourceOfferSingleTaskSet(             taskSet, currentMaxLocality, shuffledOffers, availableCpus, tasks)           launchedAnyTask |= launchedTaskAtCurrentMaxLocality         } while (launchedTaskAtCurrentMaxLocality)       }       if (!launchedAnyTask) { // 没有launch任何一个task         taskSet.abortIfCompletelyBlacklisted(hostToExecutors)       }     }      if (tasks.size > 0) {       hasLaunchedTask = true     }     return tasks   }

resourceOffers()的基本流程如下图所示：

其基本流程为:

根据生成的每一个WorkerOffer，TaskScheduler会维护executor <-> host <-> rack之间的映射关系。刚刚说过，resourceOffers()调用有可能来自于Executor的注册，因此有必要根据WorkerOffer来更新这个新的Executor和Host以及Rack之间的映射关系

    for (o <- offers) { // 对于每一个WorkerOffer       if (!hostToExecutors.contains(o.host)) {         hostToExecutors(o.host) = new HashSet[String]() // 构建这个Host的Executor的map       }       // 是否有新增的executor进来。如果有，则维护executor相关的map信息       if (!executorIdToRunningTaskIds.contains(o.executorId)) {         hostToExecutors(o.host) += o.executorId // 将这个executor加到这个host -> executors 的map中         executorAdded(o.executorId, o.host)         executorIdToHost(o.executorId) = o.host // 将这个host加到executor -> host 的毛重         executorIdToRunningTaskIds(o.executorId) = HashSet[Long]() // 构建这个executor -> tasks的map         newExecAvail = true       }       for (rack <- getRackForHost(o.host)) {         hostsByRack.getOrElseUpdate(rack, new HashSet[String]()) += o.host // 构建rack -> hosts的map       }     }

过滤掉部分不考虑的WorkerOffer，比如，这个WorkerOffer的Node或者Executor在黑名单中

    val filteredOffers = blacklistTrackerOpt.map { blacklistTracker =>       offers.filter { offer =>         !blacklistTracker.isNodeBlacklisted(offer.host) &&           !blacklistTracker.isExecutorBlacklisted(offer.executorId)       }     }.getOrElse(offers)

为了避免每次都将Task调度到某一个WorkerOffer上(假如这个WorkerOffer资源足够多)，每次调用resourceOffers()的时候都会对WorkerOffer进行一次重新随机排序。注意，这个重新排序只是将WorkerOffer重新排序，没有将Locality重新排序，Locality永远从高到低(值从小到大)进行考虑:

    // 将offer进行随机shuffle，返回打乱顺序以后的IndexedSeq[WorkerOffer]     val shuffledOffers = shuffleOffers(filteredOffers)     // Build a list of tasks to assign to each worker.     // 根据当前的WorkerOffer，预构建一个TaskDescription的二维数组     val tasks = shuffledOffers.map(o => new ArrayBuffer[TaskDescription](o.cores / CPUS_PER_TASK))     val availableCpus = shuffledOffers.map(o => o.cores).toArray // 构建WorkerOffer -> 可用CPU的对应关系

根据TaskSet的调度策略，获取排序以后的TaskSet列表。对于列表中的每一个TaskSet，如果这个TaskSet刚刚有新的Host加入，需要通过调用TaskSet的executorAdded()方法，这个方法主要是重新计算locality信息。上文已经介绍过TaskSet的Locality信息的计算。 TaskSet的调度策略不在本文介绍范围内，感兴趣的读者可以自行了解
```
val sortedTaskSets = rootPool.getSortedTaskSetQueue // 根据TaskSet调度策略，返回排序以后的TaskSet数组 for (taskSet <- sortedTaskSets) {   if (newExecAvail) { // 如果有新的Executor加入进来     taskSet.executorAdded() // 重新计算这个TaskSet的locality的相关信息   } } 
```

根据排序以后的TaskSet，遍历每一个TaskSet，基于这个TaskSet的Locality数组，对这个TaskSet的Tasks进行调度：

    for (taskSet <- sortedTaskSets) { // 按照调度顺序，取出每一个TaskSet       var launchedAnyTask = false       var launchedTaskAtCurrentMaxLocality = false       // locality从低到高遍历这个TaskSet中的每一个可用的localityLevels，locality越低代表本地性越好       for (currentMaxLocality <- taskSet.myLocalityLevels) {         do {           launchedTaskAtCurrentMaxLocality = resourceOfferSingleTaskSet(             taskSet, currentMaxLocality, shuffledOffers, availableCpus, tasks)           launchedAnyTask |= launchedTaskAtCurrentMaxLocality         } while (launchedTaskAtCurrentMaxLocality)       }       if (!launchedAnyTask) { // 没有launch任何一个task         taskSet.abortIfCompletelyBlacklisted(hostToExecutors)       }     }

上文讲过locality数组的生成过程，可以看到locality数组从前到后的Locality从高到低，因此，这里的逻辑是，对于每一个TaskSet，尝试先调度Locality最高的Task，并且，如果当前要求的Locality在指定的超时时间内无法将所Task调度完毕，将尝试更低一级的locality进行调度。到最后，locality会降低到TaskLocality.ANY，即进行任意调度。

所以，对于一个TaskSet中的task根据当前要求的TaskLocality进行任务调度，发生在方法resourceOfferSingleTaskSet()中。这个方法根据允许的最大的locality(currentMaxLocality，这里的最大指的是最低要求，即，不可以比这个locality更宽松了)，当前可用资源（shuffledOffers），需要调度的TaskSet，返回成功调度的这个TaskSet中的task：

  private def resourceOfferSingleTaskSet(       taskSet: TaskSetManager, // 当前的TaskSet       maxLocality: TaskLocality, // 当前最大的locality，最大的意思是最优的locality       shuffledOffers: Seq[WorkerOffer], // 每一个WorkerOffer代表了一个可用资源       availableCpus: Array[Int], // 这个shuffledOffers中的每一个WorkerOffer所代表的可用的VCores       // 一个WorkerOffer按照可用cpu以及每个task的cpu，算出Task的数量       tasks: IndexedSeq[ArrayBuffer[TaskDescription]]) : Boolean = {     var launchedTask = false     // nodes and executors that are blacklisted for the entire application have already been     // filtered out by this point     for (i <- 0 until shuffledOffers.size) { // 遍历每一个WorkerOffer(每一个WorkerOffer对应了一个executor)       val execId = shuffledOffers(i).executorId       val host = shuffledOffers(i).host       for (task <- taskSet.resourceOffer(execId, host, maxLocality)) { // 往这个Offer上调度一个Task 	       tasks(i) += task // 保存调度结果 	       val tid = task.taskId 	       .... 	       launchedTask = true      }     }     return launchedTask   }

从上面的代码可以看到，resourceOfferSingleTaskSet()方法会遍历当前所有的可用资源WorkerOffer，尝试按照当前的maxLocality，调用resourceOffer()方法，往这个WorkerOffer上面调度一个task。
resourceOffer()方法是TaskSet的成员方法，其根据executorID， hostname以及最大允许的locality(maxLocality，即locality不可以再差了)，尝试从pendingTask中选出一个满足条件的task调度：

  def resourceOffer(       execId: String, // executor id       host: String, // executor所在的host       maxLocality: TaskLocality.TaskLocality) // 所容许的locality，不能比这个locality更宽松     : Option[TaskDescription] =   {        ....       val curTime = clock.getTimeMillis()       // allowedLocality 代表当前最宽松的locality是什么，显然，在开始的时候，我们希望allowedLocality严格一点儿，       // 后面如果分配失败了，再逐渐放松要求       var allowedLocality = maxLocality        //  如果 maxLocality == TaskLocality.NO_PREF，那么allowedLocality = maxLocality，       // 进入TaskLocality.NO_PREF本来就是对调度没有任何要求       if (maxLocality != TaskLocality.NO_PREF) {         allowedLocality = getAllowedLocalityLevel(curTime) // 根据当前的时间，更新当前时间节点下的allowedLocality，这个allowedLocality可能小于maxLocality,这时候就会使用这个更小(更严格)的locality         if (allowedLocality > maxLocality) { // 如果，allowedLocality比maxLocality更松弛，那么还是以maxLocality为准           // We're not allowed to search for farther-away tasks           allowedLocality = maxLocality         }       }        // 根据当前计算得到的locality 弹出对应的tasks，然后调度起来       dequeueTask(execId, host, allowedLocality).map { case ((index, taskLocality, speculative)) =>         // Found a task; do some bookkeeping and return a task description         .....         currentLocalityIndex = getLocalityIndex(taskLocality)         lastLaunchTime = curTime // 更新这个TaskSetManager的最后一个task的启动时间         .....         ....         addRunningTask(taskId)         sched.dagScheduler.taskStarted(task, info)         new TaskDescription(.....)       }        }

这个方法的基本逻辑为:

准备计算allowedLocality，初始值为maxLocality：
```
var allowedLocality = maxLocality 
```
尝试更新allowedLocality：
为什么allowedLocality有可能会跟maxLocality不同？原因是maxLocality代表了这个TaskSet的locality数组的外层循环(resourceOffers()方法会按照locality从第到高进行Task的分配)，但是在延迟调度的场景下，在某一个locality level(比如NODE_LOCAL)没有合适资源的情形下，在配置的退化时间到来之前，不急于将locality进行退化处理，即myLocalityLevels(currentLocalityIndex)不变，依然为NODE_LOCAL。在下一轮调度重新到来的时候(resourceOffers()方法重新运行)，在尝试到maxLocality = ALL的时候，突然有了可以满足locality = NODE_LOCAL的资源，这时候getAllowedLocalityLevel()就会返回myLocalityLevels(currentLocalityIndex) = NODE_LOCAL，因为这个locality level的超时时间还没到，进而maxLocality更新为NODE_LOCAL，从而在最大运行的locality为NODE_LOCAL(而不是resourceOffers()循环到的位置ALL)当前的约束下进行任务调度；
```
      //  如果 maxLocality == TaskLocality.NO_PREF，那么allowedLocality = maxLocality，       // 进入TaskLocality.NO_PREF本来就是对调度没有任何要求       if (maxLocality != TaskLocality.NO_PREF) {         allowedLocality = getAllowedLocalityLevel(curTime) // 根据当前的时间，更新当前时间节点下的allowedLocality，这个allowedLocality可能小于maxLocality,这时候就会使用这个更小(更严格)的locality         if (allowedLocality > maxLocality) { // 如果，allowedLocality比maxLocality更松弛，那么还是以maxLocality为准           // We're not allowed to search for farther-away tasks           allowedLocality = maxLocality         }       } 
```

根据当前计算得到的allowedLocality，尝试从这个WorkOffer对应的execID,host中弹出一个task并返回结果：

// 根据当前计算得到的locality 弹出对应的tasks，然后调度起来       dequeueTask(execId, host, allowedLocality).map { case ((index, taskLocality, speculative)) =>         // Found a task; do some bookkeeping and return a task description         .....         currentLocalityIndex = getLocalityIndex(taskLocality)         lastLaunchTime = curTime // 更新这个TaskSetManager的最后一个task的启动时间         .....         ....         addRunningTask(taskId)         sched.dagScheduler.taskStarted(task, info)         new TaskDescription(.....)       }

可以看到，TaskSetManager.getAllowedLocalityLevel()方法根据当前时间，计算当前真正的允许的locality，其核心原理为，每一个TaskSet都维护了currentLocalityIndex，myLocalityLevels[currentLocalityIndex]就对应了这个TaskSet当前应该使用的Locality级别。只有在某种条件下，currentLocalityIndex索引会通过自增的方式向前移动以移动到下一个Locality(即Locality变得更松弛)，即getAllowedLocalityLevel()方法控制了currentLocalityIndex移动条件，保证currentLocalityIndex只有在某些条件下才能移动到下一级。移动到下一级的条件为：

当前currentLocalityIndex对应的locality的pendingTasks下面已经没有task，自然应该移动到下一个Locality，这个很容易理解，即当前的locality的所有task已经处理完了。
虽然当前currentLocalityIndex对应的locality的pendingTasks下面有task没处理完，但是基于该locality已经有很长时间无法launch一个task了(即当前时间已经超过了这个TaskSet的上一次成功launch一个task的时间)，没有必要继续再尝试这个Locality了，只好移动到下一个Locality(Locality 降级)。

具体代码如下所示:

------------------------------------ TaskSetManager --------------------------------------------   private def getAllowedLocalityLevel(curTime: Long): TaskLocality.TaskLocality = {     // Remove the scheduled or finished tasks lazily     def tasksNeedToBeScheduledFrom(pendingTaskIds: ArrayBuffer[Int]): Boolean = {       ....     }     def moreTasksToRunIn(pendingTasks: HashMap[String, ArrayBuffer[Int]]): Boolean = {       ......     }     // 循环遍历所有位置级别，直到达到最后一级，currentLocalityIndex从小到大，本地性由强到弱     while (currentLocalityIndex < myLocalityLevels.length - 1) {       // 查看当前的locality下面是否有task还没有运行       val moreTasks = myLocalityLevels(currentLocalityIndex) match {         case TaskLocality.PROCESS_LOCAL => moreTasksToRunIn(pendingTasksForExecutor)         case TaskLocality.NODE_LOCAL => moreTasksToRunIn(pendingTasksForHost)         case TaskLocality.NO_PREF => pendingTasksWithNoPrefs.nonEmpty         case TaskLocality.RACK_LOCAL => moreTasksToRunIn(pendingTasksForRack)       }       if (!moreTasks) {         // 如果当前locality级别没有更多的任务，将lastLaunchTime更新为当前时间，并将位置级别索引增加1。         lastLaunchTime = curTime         currentLocalityIndex += 1 // 查看下一级locality       } else if (curTime - lastLaunchTime >= localityWaits(currentLocalityIndex)) {         // 尽管这个localityWaits(currentLocalityIndex) 的locality上还有对应的pending task，         // 但是达到等待时间的情况，会进入下一个locality         lastLaunchTime += localityWaits(currentLocalityIndex)         currentLocalityIndex += 1 // 查看下一级locality       } else {         // 在myLocalityLevels(currentLocalityIndex)的locality下还有更多的task，并且没有超时，那么就返回这个locality         return myLocalityLevels(currentLocalityIndex)       }     }     myLocalityLevels(currentLocalityIndex)   }

其中，TaskSetManager中的lastLaunchTime维护了这个TaskSet中上一次启动一个Task的时间，即，只要我们在满足allowedLocalityLevel的条件下，在某一个WorkOffer上启动了一个Task，那么就将这个TaskSet的lastLaunchTime更新为当前时间。这样，如果一个TaskSet上长时间无法launch一个Task，那么这个allowedLocalityLevel就会自增，即降低Locality Preference的要求。
通过TaskSetManager中getLocalityWait()方法可以看到我们可以为每一个TaskLocality配置不同的超时时间：

------------------------------------ TaskSetManager -------------------------------------------   private def getLocalityWait(level: TaskLocality.TaskLocality): Long = {     val defaultWait = conf.get(config.LOCALITY_WAIT)     val localityWaitKey = level match {       case TaskLocality.PROCESS_LOCAL => "spark.locality.wait.process"       case TaskLocality.NODE_LOCAL => "spark.locality.wait.node"       case TaskLocality.RACK_LOCAL => "spark.locality.wait.rack"       case _ => null     }      if (localityWaitKey != null) {       conf.getTimeAsMs(localityWaitKey, defaultWait.toString)     } else {       0L     }   }

在获取了最后的allowedLocalityLevel以后，就尝试通过dequeueTask(execId, host, allowedLocality)方法，根据当前WorkOffer的信息(execID, host)以及allowedLocalityLevel，从对应的pendingTask中取出符合要求的task，这里的符合要求指的是，这个Task的locality偏好是允许在这个host+executorID上运行的，并且如果在这个host + executorID上运行，其locality是不会比maxLocality更差的。即：

dequeueTask()的逻辑如下所示。它根据当前的WorkerOffer(Executor ID + hostname)和允许的最大的locality(maxLocality)，返回一个locality满足要求的Task准备运行。这里的满足要求指的是，这个Task如果运行在这个WorkerOffer上，能够满足所允许的最差的locality(maxLocality)的要求。

------------------------------------ TaskSetManager --------------------------------------------   private def dequeueTask(execId: String, host: String, maxLocality: TaskLocality.Value)     : Option[(Int, TaskLocality.Value, Boolean)] =   {     // TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.PROCESS_LOCAL) 永远返回true，因此不做判断     for (index <- dequeueTaskFromList(execId, host, getPendingTasksForExecutor(execId))) {       return Some((index, TaskLocality.PROCESS_LOCAL, false))     }     // 假如maxLocality允许NODE_LOCAL，那么就从getPendingTasksForHost中取出对应的Host的task返回     if (TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.NODE_LOCAL)) {       for (index <- dequeueTaskFromList(execId, host, getPendingTasksForHost(host))) {         return Some((index, TaskLocality.NODE_LOCAL, false))       }     }     // 假如maxLocality允许NO_PREF，那么就从pendingTasksWithNoPrefs中取出对应的task返回     if (TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.NO_PREF)) {       // Look for noPref tasks after NODE_LOCAL for minimize cross-rack traffic       for (index <- dequeueTaskFromList(execId, host, pendingTasksWithNoPrefs)) {         return Some((index, TaskLocality.PROCESS_LOCAL, false))       }     }     // 假如maxLocality允许RACK_LOCAL，那么就获取当前的host的rack，从对应的rack的pendingTasks中取出对应的task返回     if (TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.RACK_LOCAL)) {       for {         rack <- sched.getRackForHost(host)         index <- dequeueTaskFromList(execId, host, getPendingTasksForRack(rack))       } {         return Some((index, TaskLocality.RACK_LOCAL, false))       }     }      if (TaskLocality.isAllowed(maxLocality, TaskLocality.ANY)) {       for (index <- dequeueTaskFromList(execId, host, allPendingTasks)) {         return Some((index, TaskLocality.ANY, false))       }     }      // find a speculative task if all others tasks have been scheduled     dequeueSpeculativeTask(execId, host, maxLocality).map {       case (taskIndex, allowedLocality) => (taskIndex, allowedLocality, true)}   }

示例1：
当前的WorkerOffer信息如下:

Hostname: testhost1.corp.com
ExecutorID: 25536
当前的maxLocality = NODE_LOCAL， testhost1-rack1.corp.com所在的rack为rack1

在当前的TaskSet中pendingTasksForExecutor中有一个Task A，其preference正好是 Executor 25535。因此，根据上文所讲解的pendingTask的添加过程，Task A会同时存在于pendingTasksForExecutor，pendingTasksForHost，pendingTasksForRack以及allTasks中。

这时候dequeueTask()的运行过程为:

由于pendingTasksForExecutor中没有针对Executor 25536的Task A，因此返回Task A，Task A的实际locality是更好的PROCESS_LOCAL，满足了maxLocality = NODE_LOCAL的要求

示例2：
当前的WorkerOffer信息如下:

Hostname: testhost1.corp.com
ExecutorID: 25536
当前的maxLocality = NODE_LOCAL， testhost1-rack1.corp.com所在的rack为rack1

在当前的TaskSet中pendingTasksForExecutor中没有针对ExecutorID: 25536
的pending Task。但是在pendingTasksForHost中有一个Task B，其 locality preference正好是Hostname: testhost1.corp.com。根据上文所讲解的pendingTask的添加过程，Task B会同时存在于pendingTasksForHost，pendingTasksForRack以及allTasks中。
这时候dequeueTask()的运行过程为:

由于pendingTasksForExecutor中没有针对Hostname: testhost1.corp.com，因此跳过；
由于pendingTasksForHost中有针对Hostname testhost1.corp.com的Task，因此取出并返回Task B，此时的实际locality正好等于maxLocality，为 NODE_LOCAL

示例3：
当前的WorkerOffer信息如下:

Hostname: testhost1.corp.com
ExecutorID: 25536
当前的maxLocality = RACK_LOCAL， testhost1-rack1.corp.com所在的rack为rack1

在当前的TaskSet中pendingTasksForExecutor中没有针对ExecutorID: 25536
的pending Task。但是在pendingTasksForHost中有一个Task B，其 locality preference是Hostname: testhost2-rack1.corp.com，即它的locality preference同当前的WorkerOffer不在一个节点但是在一个机架上。根据上文所讲解的pendingTask的添加过程，Task B会同时存在于pendingTasksForHost，pendingTasksForRack以及allTasks中。
这时候dequeueTask()的运行过程为:

由于pendingTasksForExecutor中没有针对Hostname: testhost1.corp.com，因此跳过
由于pendingTasksForHost中有针对Hostname testhost1.corp.com的Task，因此跳过
由于pendingTasksForHost中有针对rack1的Task B，因此取出并返回Task B，此时的实际locality是RACK_LOCAL

示例4：
当前的WorkerOffer信息如下:

Hostname: testhost1.corp.com
ExecutorID: 25536
当前的maxLocality = ANY， testhost1-rack1.corp.com所在的rack为rack1

在当前的TaskSet中pendingTasksForExecutor中没有针对ExecutorID: 25536的的pending Task。pendingTasksWithNoPrefs也没有Task。但是在pendingTasksForHost中有一个Task D，其 locality preference是另外一个Hostname: testhost2-rack2.corp.com(这个testhost2所在的rack为rack2)。根据上文所讲解的pendingTask的添加过程，Task D会同时存在于pendingTasksForHost，pendingTasksForRack以及allTasks中。
这时候dequeueTask()的运行过程为:

由于pendingTasksForExecutor中没有针对ExecutorID: 25536，因此跳过
由于pendingTasksForHost中没有针对Hostname testhost2-rack2.corp.com的Task，因此跳过
由于pendingTasksWithNoPrefs中没有任何Task，因此跳过
由于getPendingTasksForRack中没有针对rack1的任何task，因此跳过
在allPendingTasks中取出Task D，满足maxLocality = NODE_LOCAL 要求，因此取出并返回Task D，此时实际的locality正好等于maxLocality，为ANY。

结语

Spark在Yarn上的资源管理是粗粒度的资源管理(Coarse Grained)，即资源和Task并不一一对应。ApplicationMaster作为资源请求的代理，充当了细粒度的Task和粗粒度的Yarn Container之间的桥梁，即，根据细粒度的、全量的Task资源需求状态不断生成增量的、粗粒度的资源请求，并将Yarn不断异步返回的资源和当前的Task进行匹配，以最优化Task的放置。
本文全面地讲解了整个资源请求和调度过程。读者从中可以看到基于Yarn的整个资源调度过程，Spark的不同角色之间的通信过程，整个过程虽然是以Yarn为基础，但是其反映的是一个通用的资源调度决策的基本思路，因此很有参考意义。
我觉得，感兴趣的读者，可以和Spark on K8S这种细粒度的资源调度过程作比较，将会有更多的收益。

支持

资讯

Spark的动态资源分配算法

文章目录

前言

基于任务需求进行资源请求的整体过程

资源申请的生成过程详解

资源申请的生成过程的简单例子

资源调度算法的代码解析

申请资源以后的处理：Executor的启动或者结束

对于新启动的Container的处理

对于结束的Container的处理

基于资源分配结果进行任务调度

PendingTask的生成:

TaskLocation的构造过程

根据TaskLocation信息，将Task添加到不同的pendingTask数组中

可用的LocationLevel的计算

基于Locality的Task调度

结语

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