当触发一个RDD的action后，以count为例，调用关系如下：
其中步骤五的DAGSchedulerEventProcessActor是DAGScheduler 的与外部交互的接口代理，DAGScheduler在创建时会创建名字为eventProcessActor的actor。这个actor的作用看它的实现就一目了然了：
/**
* The main event loop of the DAG scheduler.
*/
def receive = {
case JobSubmitted(jobId, rdd, func, partitions, allowLocal, callSite, listener, properties) =>
dagScheduler.handleJobSubmitted(jobId, rdd, func, partitions, allowLocal, callSite,
listener, properties) // 提交job，来自与RDD->SparkContext->DAGScheduler的消息。之所以在这需要在这里中转一下，是为了模块功能的一致性。
case StageCancelled(stageId) => // 消息源org.apache.spark.ui.jobs.JobProgressTab，在GUI上显示一个SparkContext的Job的执行状态。
// 用户可以cancel一个Stage，会通过SparkContext->DAGScheduler 传递到这里。
dagScheduler.handleStageCancellation(stageId)
case JobCancelled(jobId) => // 来自于org.apache.spark.scheduler.JobWaiter的消息。取消一个Job
dagScheduler.handleJobCancellation(jobId)
case JobGroupCancelled(groupId) => // 取消整个Job Group
dagScheduler.handleJobGroupCancelled(groupId)
case AllJobsCancelled => //取消所有Job
dagScheduler.doCancelAllJobs()
case ExecutorAdded(execId, host) => // TaskScheduler得到一个Executor被添加的消息。具体来自org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.resourceOffers
dagScheduler.handleExecutorAdded(execId, host)
case ExecutorLost(execId) => //来自TaskScheduler
dagScheduler.handleExecutorLost(execId)
case BeginEvent(task, taskInfo) => // 来自TaskScheduler
dagScheduler.handleBeginEvent(task, taskInfo)
case GettingResultEvent(taskInfo) => //处理获得TaskResult信息的消息
dagScheduler.handleGetTaskResult(taskInfo)
case completion @ CompletionEvent(task, reason, _, _, taskInfo, taskMetrics) => //来自TaskScheduler，报告task是完成或者失败
dagScheduler.handleTaskCompletion(completion)
case TaskSetFailed(taskSet, reason) => //来自TaskScheduler，要么TaskSet失败次数超过阈值或者由于Job Cancel。
dagScheduler.handleTaskSetFailed(taskSet, reason)
case ResubmitFailedStages => //当一个Stage处理失败时，重试。来自org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskCompletion
dagScheduler.resubmitFailedStages()
}org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#handleJobSubmitted首先会根据RDD创建finalStage。finalStage，顾名思义，就是最后的那个Stage。然后创建job，最后提交。提交的job如果满足一下条件，那么它将以本地模式运行：
1）spark.localExecution.enabled设置为true 并且 2）用户程序显式指定可以本地运行 并且 3）finalStage的没有父Stage 并且 4）仅有一个partition
3）和 4）的话主要为了任务可以快速执行；如果有多个stage或者多个partition的话，本地运行可能会因为本机的计算资源的问题而影响任务的计算速度。
要理解什么是Stage，首先要搞明白什么是Task。Task是在集群上运行的基本单位。一个Task负责处理RDD的一个partition。RDD的多个patition会分别由不同的Task去处理。当然了这些Task的处理逻辑完全是一致的。这一组Task就组成了一个Stage。有两种Task：
ShuffleMapTask根据Task的partitioner将计算结果放到不同的bucket中。而ResultTask将计算结果发送回Driver Application。一个Job包含了多个Stage，而Stage是由一组完全相同的Task组成的。最后的Stage包含了一组ResultTask。
在用户触发了一个action后，比如count，collect，SparkContext会通过runJob的函数开始进行任务提交。最后会通过DAG的event processor 传递到DAGScheduler本身的handleJobSubmitted，它首先会划分Stage，提交Stage，提交Task。至此，Task就开始在运行在集群上了。
一个Stage的开始就是从外部存储或者shuffle结果中读取数据；一个Stage的结束就是由于发生shuffle或者生成结果时。
handleJobSubmitted 通过调用newStage来创建finalStage：
finalStage = newStage(finalRDD, partitions.size, None, jobId, callSite)
private def newStage(
rdd: RDD[_],
numTasks: Int,
shuffleDep: Option[ShuffleDependency[_, _, _]],
jobId: Int,
callSite: CallSite)
: Stage =
{
val id = nextStageId.getAndIncrement()
val stage =
new Stage(id, rdd, numTasks, shuffleDep, getParentStages(rdd, jobId), jobId, callSite)
stageIdToStage(id) = stage
updateJobIdStageIdMaps(jobId, stage)
stage
}我们知道，RDD通过org.apache.spark.rdd.RDD#getDependencies可以获得它依赖的parent RDD。而Stage也可能会有parent Stage。看一个RDD论文的Stage划分吧：
一个stage的边界，输入是外部的存储或者一个stage shuffle的结果；输入则是Job的结果（result task对应的stage）或者shuffle的结果。
上图的话stage3的输入则是RDD A和RDD F shuffle的结果。而A和F由于到B和G需要shuffle，因此需要划分到不同的stage。
从源码实现的角度来看，通过触发action也就是最后一个RDD创建final stage（上图的stage 3），我们注意到new Stage的第五个参数就是该Stage的parent Stage：通过rdd和job id获取：
// 生成rdd的parent Stage。没遇到一个ShuffleDependency，就会生成一个Stage
private def getParentStages(rdd: RDD[_], jobId: Int): List[Stage] = {
val parents = new HashSet[Stage] //存储parent stage
val visited = new HashSet[RDD[_]] //存储已经被访问到得RDD
// We are manually maintaining a stack here to prevent StackOverflowError
// caused by recursively visiting // 存储需要被处理的RDD。Stack中得RDD都需要被处理。
val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
def visit(r: RDD[_]) {
if (!visited(r)) {
visited += r
// Kind of ugly: need to register RDDs with the cache here since
// we can‘t do it in its constructor because # of partitions is unknown
for (dep <- r.dependencies) {
dep match {
case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] => // 在ShuffleDependency时需要生成新的stage
parents += getShuffleMapStage(shufDep, jobId)
case _ =>
waitingForVisit.push(dep.rdd) //不是ShuffleDependency，那么就属于同一个Stage
}
}
}
}
waitingForVisit.push(rdd) // 输入的rdd作为第一个需要处理的RDD。然后从该rdd开始，顺序访问其parent rdd
while (!waitingForVisit.isEmpty) { //只要stack不为空，则一直处理。
visit(waitingForVisit.pop()) //每次visit如果遇到了ShuffleDependency，那么就会形成一个Stage，否则这些RDD属于同一个Stage
}
parents.toList
}生成了finalStage后，就需要提交Stage了。
// 提交Stage，如果有parent Stage没有提交，那么递归提交它。
private def submitStage(stage: Stage) {
val jobId = activeJobForStage(stage)
if (jobId.isDefined) {
logDebug("submitStage(" + stage + ")")
// 如果当前stage不在等待其parent stage的返回，并且 不在运行的状态， 并且 没有已经失败（失败会有重试机制，不会通过这里再次提交）
if (!waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !failedStages(stage)) {
val missing = getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id)
logDebug("missing: " + missing)
if (missing == Nil) { // 如果所有的parent stage都已经完成，那么提交该stage所包含的task
logInfo("Submitting " + stage + " (" + stage.rdd + "), which has no missing parents")
submitMissingTasks(stage, jobId.get)
} else {
for (parent <- missing) { // 有parent stage为完成，则递归提交它
submitStage(parent)
}
waitingStages += stage
}
}
} else {
abortStage(stage, "No active job for stage " + stage.id)
}
}DAGScheduler将Stage划分完成后，提交实际上是通过把Stage转换为TaskSet，然后通过TaskScheduler将计算任务最终提交到集群。其所在的位置如下图所示。
接下来，将分析Stage是如何转换为TaskSet，并最终提交到Executor去运行的。
BTW，最近工作太忙了，基本上到家洗漱完都要10点多。也再没有精力去进行源码解析了。幸运的是周末不用加班。因此以后的博文更新都要集中在周末了。加油。
原文地址：http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463
