Apache Spark源码分析-- Job的提交与运行，apachespark


本文以wordCount为例，详细说明spark创建和运行job的过程，重点是在进程及线程的创建。 实验环境搭建 在进行后续操作前，确保下列条件已满足。 1. 下载spark binary 0.9.1 2. 安装scala 3. 安装sbt 4. 安装java 启动spark-shell单机模式运行，即local模式 local模式运行非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOME MASTER=local bin/spark-shell "MASTER=local"就是表明当前运行在单机模式 local cluster方式运行 localcluster模式是一种伪cluster模式，在单机环境下模拟standalone的集群，启动顺序分别如下 1. 启动master 2. 启动worker 3. 启动spark-shell master$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh 注意运行时的输出，日志默认保存在$SPARK_HOME/logs目录。 master主要是运行类 org.apache.spark.deploy.master.Master，在8080端口启动监听，日志如下图所示 修改配置 1. 进入$SPARK_HOME/conf目录 2. 将spark-env.sh.template重命名为spark-env.sh 3. 修改spark-env.sh，添加如下内容 export SPARK_MASTER_IP=localhostexport SPARK_LOCAL_IP=localhost运行workerbin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://localhost:7077 -i 127.0.0.1  -c 1 -m 512M worker启动完成，连接到master。打开maser的webui可以看到连接上来的worker. Master WEb UI的监听地址是http://localhost:8080 启动spark-shellMASTER=spark://localhost:7077 bin/spark-shell 如果一切顺利，将看到下面的提示信息。 Created spark context..Spark context available as sc. 可以用浏览器打开localhost:4040来查看如下内容 1. stages 2. storage 3. environment 4. executors wordcount 上述环境准备妥当之后，我们在sparkshell中运行一下最简单的例子，在spark-shell中输入如下代码 scala>sc.textFile("README.md").filter(_.contains("Spark")).count 上述代码统计在README.md中含有Spark的行数有多少 部署过程详解 Spark布置环境中组件构成如下图所示。  


  • Driver Program 简要来说在spark-shell中输入的wordcount语句对应于上图的Driver Program.
  • Cluster Manager 就是对应于上面提到的master，主要起到deploy management的作用
  • Worker Node 与Master相比，这是slave node。上面运行各个executor，executor可以对应于线程。executor处理两种基本的业务逻辑，一种就是driver     programme,另一种就是job在提交之后拆分成各个stage，每个stage可以运行一到多个task
Notes: 在集群(cluster)方式下, Cluster Manager运行在一个jvm进程之中，而worker运行在另一个jvm进程中。在local cluster中，这些jvm进程都在同一台机器中，如果是真正的standalone或Mesos及Yarn集群，worker与master或分布于不同的主机之上。 JOB的生成和运行 job生成的简单流程如下 1. 首先应用程序创建SparkContext的实例，如实例为sc 2. 利用SparkContext的实例来创建生成RDD 3. 经过一连串的transformation操作，原始的RDD转换成为其它类型的RDD 4. 当action作用于转换之后RDD时，会调用SparkContext的runJob方法 5. sc.runJob的调用是后面一连串反应的起点，关键性的跃变就发生在此处 调用路径大致如下 1. sc.runJob->dagScheduler.runJob->submitJob 2. DAGScheduler::submitJob会创建JobSummitted的event发送给内嵌类eventProcessActor 3. eventProcessActor在接收到JobSubmmitted之后调用processEvent处理函数 4. job到stage的转换，生成finalStage并提交运行，关键是调用submitStage 5. 在submitStage中会计算stage之间的依赖关系，依赖关系分为宽依赖和窄依赖两种 6. 如果计算中发现当前的stage没有任何依赖或者所有的依赖都已经准备完毕，则提交task 7. 提交task是调用函数submitMissingTasks来完成 8. task真正运行在哪个worker上面是由TaskScheduler来管理，也就是上面的submitMissingTasks会调用TaskScheduler::submitTasks 9. TaskSchedulerImpl中会根据Spark的当前运行模式来创建相应的backend,如果是在单机运行则创建LocalBackend 10. LocalBackend收到TaskSchedulerImpl传递进来的ReceiveOffers事件 11. receiveOffers->executor.launchTask->TaskRunner.run 代码片段executor.lauchTask def launchTask(context: ExecutorBackend, taskId: Long, serializedTask: ByteBuffer) {    val tr = new TaskRunner(context, taskId, serializedTask)    runningTasks.put(taskId, tr)    threadPool.execute(tr)  } 说了这么一大通，也就是讲最终的逻辑处理切切实实是发生在TaskRunner这么一个executor之内。 运算结果是包装成为MapStatus然后通过一系列的内部消息传递，反馈到DAGScheduler，这一个消息传递路径不是过于复杂，有兴趣可以自行勾勒。 更多精彩内容 请关注：http://bbs.superwu.cn 关注超人学院微信二维码： 关注超人学院java免费学习交流群：

相关内容