【Spark2.0源码学习】-6.Client启动

     Client作为Endpoint的具体实例，下面我们介绍一下Client启动以及OnStart指令后的额外工作

一、脚本概览

     下面是一个举例：

/opt/jdk1.7.0_79/bin/java
-cp /opt/spark-2.1.0/conf/:/opt/spark-2.1.0/jars/*:/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/
-Xmx1g
-XX:MaxPermSize=256m
org.apache.spark.deploy.SparkSubmit
--master spark://zqh:7077
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
../examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 10

 

二、SparkSubmit启动流程

     SparkSubmit的启动流程如下：

　　

• SparkSubmitArguments：
• • 解析Client启动的参数
  • • --name --master --class --deploy-mode
    • --num-executors --executor-cores --total-executor-cores --executor-memory
    • --driver-memory --driver-cores --driver-class-path --driver-java-options --driver-library-path
    • --properties-file
    • --kill --status --supervise --queue
    • --files  --py-files
    • --archives --jars --packages --exclude-packages --repositories
    • --conf（解析存入Map : sparkProperties中）
    • --proxy-user --principal --keytab --help --verbose --version --usage-error
  • 合并--properties-file（没有配置默认为conf/spark-defaults.conf）文件配置项(不在--conf中的配置 )至sparkProperties
  • 删除sparkProperties中不以spark.开头的配置项目
  • 启动参数为空的配置项从sparkProperties中合并
  • 根据action(SUBMIT,KILL,REQUEST_STATUS)校验各自必须参数是否有值
• Case Submit：
• • 获取childMainClass
  • • [--deploy-mode] = clent(默认)：用户任务启动类mainClass（--class）
    • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = spark:* & useRest：                                                                                                                                            org.apache.spark.deploy.rest.RestSubmissionClient
    • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = spark:*  & !useRest :  org.apache.spark.deploy.Client
    • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = yarn： org.apache.spark.deploy.yarn.Client
    • [--deploy-mode] = cluster &  [--master] = mesos:*： org.apache.spark.deploy.rest.RestSubmissionClient
  • 获取childArgs(子运行时对应命令行组装参数)
  • • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = spark:* & useRest： 包含primaryResource与mainClass
    • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = spark:*  & !useRest :  包含--supervise --memory --cores  launch 【childArgs】, primaryResource, mainClass
    • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = yarn：--class  --arg --jar/--primary-py-file/--primary-r-file
    • [--deploy-mode] = cluster &  [--master] = mesos:*： primaryResource
  • 获取childClasspath
  • • [--deploy-mode] = clent：读取--jars配置，与primaryResource信息（../examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar）
  • 获取sysProps
  • • 将sparkPropertie中的所有配置封装成新的sysProps对象，另外还增加了一下额外的配置项目
  • 将childClasspath通过当前的类加载器加载中
  • 将sysProps设置到当前jvm环境中
  • 最终反射执行childMainClass，传参为childArgs

 

 

     下面仅针对于org.apache.spark.deploy.Client进行解读

 

三、Client启动流程

     Client的启动流程如下：

 　　

• SparkConf：加载key以spark.开头的系统属性（Utils.getSystemProperties）
• ClientArguments：
• • 解析Client启动的参数
  • • --cores  -c --memory -m --supervise -s --verbose -v
    • launch  jarUrl master mainClass
    • kill master driverId
  • 将--properties-file（没有配置默认为conf/spark-defaults.conf）中spark.开头的配置存入SparkConf
  • 在没有配置情况下，cores默认为1核
  • 在没有配置情况下，memory默认为1G
  • NettyRpcEnv中的内部处理遵循RpcEndpoint统一处理，这里不再赘述
• 最终守护进程会一直存在等待结束信awaitTermination

 

四、Client的OnStart监听事件

     Client的启动完成后异步执行工作如下：

 　　

• 如果是发布任务（case launch）,Client创建一个DriverDescription,并向Master发起RequestSubmitDriver请求
  
• • Command中的mainClass为： org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper
  • Command中的arguments为： Seq("{{WORKER_URL}}", "{{USER_JAR}}", driverArgs.mainClass)
• Master接受RequestSubmitDriver请求后，将DriverDescription封装为一个DriverInfo，
  
• • startTime与submitDate都为当前时间
  • driverId格式为：driver-yyyyMMddHHmmss-nextId,nextId是全局唯一的
• Master持久化DriverInfo，并加入待调度列表中（waitingDrivers），触发公共资源调度逻辑（公共资源调度详解见下一节内容）
• Master公共资源调度结束后，返回SubmitDriverResponse给Client

 

五、RpcMessage处理(receiveAndReply)

 

消息实例	发起方	接收方	说明

 

六、OneWayMessage处理(receive)

消息实例	发起方	接收方	说明
SubmitDriverResponse	Master	Client
KillDriverResponse		Client