Spark-源码-SparkContext的初始化

Spark版本 1.3
SparkContext初始化流程

1.0 在我们的主类 main() 方法中经常会这么写
　　val conf = new SparkConf().setAppName("name").setMaster("local")
　　val sc = new SparkContext(conf)
　　conf 中保存的是Spark的参数
　　sc 是我们的Spark上下文...好无聊...
　　conf不再去看(里边都是对于参数的操作, 现阶段不看)
　　sc 从 SparkContext(config: SparkConf) 开始~

1.1  * 很重要：SparkContext是Spark提交任务到集群的入口
　　* 我们看一下SparkContext的主构造器
　　* 1.调用 createSparkEnv 方法创建 SparkEnv, 里面有一个非常重要的对象 ActorSystem
　　* 2.创建 TaskScheduler -> 根据提交任务的URL进行匹配 -> TaskSchedulerImpl -> SparkDeploySchedulerBackend(里面有两个Actor)
　　* 3.创建 DAGScheduler
　　* 4.taskScheduler.start()

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1.2	private[spark] val env = createSparkEnv(conf, isLocal, listenerBus)
　　class SparkContext(config: SparkConf) extends Logging with ExecutorAllocationClient {
	// 调用 def createSparkEnv() 方法, 转到:1.4
	private[spark] def createSparkEnv(
		  	conf: SparkConf,
		  	isLocal: Boolean,
			listenerBus: LiveListenerBus): SparkEnv = {
		SparkEnv.createDriverEnv(conf, isLocal, listenerBus)
	}

	//创建一个后端调度器(schedulerBackend) 和 一个任务调度器(taskScheduler), 转到:1.5
	private[spark] var (schedulerBackend, taskScheduler) =
    	SparkContext.createTaskScheduler(this, master)
	
	// 通过 ActorSystem 创建了一个Actor，这个心跳是 Executors 和 DriverActor 的心跳
	private val heartbeatReceiver = env.actorSystem.actorOf(
    	Props(new HeartbeatReceiver(taskScheduler)), "HeartbeatReceiver")

	// 创建了一个DAGScheduler，以后用来把DAG切分成Stage
	@volatile private[spark] var dagScheduler: DAGScheduler = _
	try{
		dagScheduler = new DAGScheduler(this)
	}catch{...}

	// start TaskScheduler after taskScheduler sets DAGScheduler reference in DAGScheduler's constructor
	// 在DAG构造函数中为每个TaskScheduler设置DAGScheduler后, 启动taskScheduler(DAG源码分析, 详见后续文章) 转到:1.6
	taskScheduler.start()
	...
}

　　

1.4
// SparkContext.createSparkEnv中调用了 SparkEnv.createDriverEnv
private[spark] def createDriverEnv(
	conf: SparkConf,
	isLocal: Boolean,
	listenerBus: LiveListenerBus,
	mockOutputCommitCoordinator: Option[OutputCommitCoordinator] = None): SparkEnv = {
	assert(conf.contains("spark.driver.host"), "spark.driver.host is not set on the driver!")
	assert(conf.contains("spark.driver.port"), "spark.driver.port is not set on the driver!")
	val hostname = conf.get("spark.driver.host")
	val port = conf.get("spark.driver.port").toInt
	//调用 create 方法 并传入一坨参数
	create(
		conf,
		SparkContext.DRIVER_IDENTIFIER,
		hostname,
		port,
		isDriver = true,
		isLocal = isLocal,
		listenerBus = listenerBus,
		mockOutputCommitCoordinator = mockOutputCommitCoordinator
	)
}

private def create(
	conf: SparkConf,
	executorId: String,
	hostname: String,
	port: Int,
	isDriver: Boolean,
	isLocal: Boolean,
	listenerBus: LiveListenerBus = null,
	numUsableCores: Int = 0,
	mockOutputCommitCoordinator: Option[OutputCommitCoordinator] = None): SparkEnv = {

	...

	// Create the ActorSystem for Akka and get the port it binds to.
	val (actorSystem, boundPort) = {
		val actorSystemName = if (isDriver) driverActorSystemName else executorActorSystemName
		// 利用AkkaUtils这个工具类创建ActorSystem
		AkkaUtils.createActorSystem(actorSystemName, hostname, port, conf, securityManager)
	}

	...

	// 最终将创建好的ActorSystem返回给SparkEnv
	// 回调步骤 new Spark() -> create() -> SparkEnv.createDriverEnv -> SparkContext.createSparkEnv()
	new SparkEnv(
		executorId,
		actorSystem,
		serializer,
		closureSerializer,
		cacheManager,
		mapOutputTracker,
		shuffleManager,
		broadcastManager,
		blockTransferService,
		blockManager,
		securityManager,
		httpFileServer,
		sparkFilesDir,
		metricsSystem,
		shuffleMemoryManager,
		outputCommitCoordinator,
		conf)
}

　　

1.5 
//SparkContext.createSparkEnv 中调用了 (schedulerBackend, taskScheduler) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master)
/**
   * Create a task scheduler based on a given master URL.
   * Return a 2-tuple of the scheduler backend and the task scheduler.
   */
// 根据提交任务时指定的URL创建相应的TaskScheduler 关于TaskScheduler 转到:1.7
private def createTaskScheduler(sc: SparkContext,
    master: String): (SchedulerBackend, TaskScheduler) = {
	//模式匹配
	master match {
		// spark的StandAlone模式
    	case SPARK_REGEX(sparkUrl) =>
	        // 创建了一个TaskSchedulerImpl. 注: TaskScheduler是一个特质
	        val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc)
	        val masterUrls = sparkUrl.split(",").map("spark://" + _)
	        // 创建了一个SparkDeploySchedulerBackend(Spark后端部署调度器)
	        val backend = new SparkDeploySchedulerBackend(scheduler, sc, masterUrls)
	        // 调用initialize, 使用Spark后端部署调度器 初始化调度器
	        scheduler.initialize(backend)
	        (backend, scheduler)
	    ... // 其他模式
	}
}

　　

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1.6
DAGScheduler 简介

实现面向阶段调度的高级调度层。它计算每个作业的阶段DAG，跟踪哪些RDD和阶段输出具体化，并找到运行作业的最小计划。
然后，它将阶段作为TaskSets提交给在集群上运行它们的底层TaskScheduler实现。

除了提供阶段的DAG之外，此类还根据当前缓存状态确定运行每个任务的首选位置，并将这些位置传递给低级TaskScheduler。
此外，它处理由于shuffle输出文件丢失而导致的故障，在这种情况下可能需要重新提交旧阶段。在一个不是由随机文件丢失引
起的阶段内的故障由TaskScheduler处理，它将在取消整个阶段之前重试每个任务很多次。

以下是制作或查看此课程更改时使用的核对清单：
添加新数据结构时，请更新 `DAGSchedulerSuite.assertDataStructuresEmpty`以包含新结构。这将有助于捕获内存泄漏。

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1.7
TaskScheduler简介

低级任务调度程序接口，目前由TaskSchedulerImpl专门实现。

该接口允许插入不同的任务调度程序。 每个TaskScheduler都为单个SparkContext调度任务。

这些调度程序从DAGScheduler为每个阶段获取提交给它们的任务集，并负责将任务发送到集群，
运行它们，如果存在故障则重试，以及减轻落后者。 他们将事件返回给DAGScheduler。