这篇文章主要介绍了Spark中任务的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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任务（Task）是Spark的最小执行单元，Spark任务是通过Task来执行的。Spark的任务体系是最神秘也是最容易学习的核心模块，任务执行机制点透了那么Spark也就了解的更深入了。Task是任务体系的一个抽象类，有两个子类：ResultTask和ShuffleMapTask，这三个类构成了任务系统的核心。

ResultTask好理解，就是直接执行Task中RDD某个分区的数据操作，还记得之前的RDD的结构吗，里面有一个compute函数，任务就是执行compute函数。

ShuffleMapTask也是执行Task中RDD某个分区的数据操作，所不同的是输出结果的存储方式不一样。ShuffleMapTask会把数据操作的结果保存到类似BlockManager的全局存储中，ShuffleMapTask的结果可供下一个Task作为输入数据。为什么分两种呢？换个说法就很清楚了，ResultTask对应窄依赖的RDD，ShuffleMapTask对应宽依赖的RDD操作（如全连接操作）。ShuffleMapTask需要对数据的读写进行特殊的处理，要用BlockManager来输出数据集的；同样，ShuffleMapTask的子RDD的读取数据集也是从BlockManager来的。

ResultTask和ShuffleMapTask的类的代码非常简单，就是重写runTask方法。

Task通过Task描述对象来反序列化，获得RDD和分区等对象后，创建TaskContextImpl作为任务上下文，然后执行run方法运行任务，读取RDD中的迭代器数据并处理数据。run方法实际是调用子类重写的runTask方法具体执行的。而runTask方法在ResultTask和ShuffleMapTask中被重写。

1、 ResultTask

直接结果任务，这类任务执行完也就完了，其数据不需要被下一个任务再次处理。可以任务是终结者任务。

重写runTask方法。runTask方法的核心代码如下：

override def runTask(context: TaskContext): U = { 
 val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
 val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)](
 ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader) 
 func(context, rdd.iterator(partition, context))
 }

反序列化得到RDD中定义的数据处理函数func，func符合格式：

(TaskContext, Iterator[T]) => U

然后执行：

func(context, rdd.iterator(partition, context))

这方法的意思就是对rdd分区的数据迭代器轮询，每次取出一条数据执行func操作。ResultTask的重写部分就是这么简单。

2、ShuffleMapTask

ShuffleMap格式的任务，这类任务的执行结果是要被下一个RDD消费的，因此输出数据需要写出到Shuffle区域。Shuffle区域会在分区数据管理中详细的介绍。

重写runTask方法。runTask方法的核心代码如下：

override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
 val ser = SparkEnv.get.closureSerializer.newInstance()
 val rddAndDep = ser.deserialize[(RDD[_], ShuffleDependency[_, _, _])](
 ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)
 val rdd = rddAndDep._1
 val dep = rddAndDep._2
 dep.shuffleWriterProcessor.write(rdd, dep, partitionId, context, partition)
 }

前半段和Result类似，反序列化得到RDD和分区，以及依赖分区dep。然后迭代rdd中的数据并写入到依赖dep的shuffle区域中。

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