概要

本篇博客是Spark 任务调度概述详细流程中的最后一部分，介绍Executor执行task并返回result给Driver。

receive task

上一篇博客Spark 任务调度之Driver send Task，最后讲到Executor接收Task，如下 Executor的launchTask方法将收到的信息封装为TaskRunner对象，TaskRunner继承自Runnable，Executor使用线程池threadPool调度TaskRunner，如下 接下来查看TaskRunner中run方法对应的逻辑，我将其分为deserialize task、run task、sendback result三部分。

deserialize task

如上图注释，反序列化得到Task对象。

run task

如上图注释，调用Task的run方法执行计算，Task是抽象类，其实现类有两个，ShuffleMapTask和ResultTask，分别对应shuffle和非shuffle任务。

Task的run方法调用其runTask方法执行task，我们以Task的子类ResultTask为例(ShuffleMapTask相比ResultTask多了一个步骤，使用ShuffleWriter将结果写到本地)，如下 为了说明上图中的func，我们以RDD的map方法为例，如下 至此，task的计算就完成了，task的run方法返回计算结果。

sendback result

如上图注释，对计算结果进行序列化，再根据其大小采取相应方式处理，最后调用CoarseGrainedExecutorBackend的statusUpdate方法返回result给Driver。

总结

从Executor接收任务，到发送结果给Driver的流程，如下

上图①所示路径，执行task任务。上图②所示路径，将执行结果返回给Driver，后续Driver调用TaskScheduler处理返回结果，不再介绍。