Spark源码分析-1.集群架构介绍和SparkContext源码分析

Spark源码分析-1.集群架构介绍和SparkContext源码分析

在分析Spark源码之前，有必要把Spark的集群架构和SparkContext复习下，有助于后面对源码的理解。

Spark集群架构

本文的集群架构是建立在Standalone模式的，Yarn和Mesos类似

Spark架构：

名词解释：

Client：客户端进程，负责提交作业到Master。Client进程运行 在执行spark-submit命令的节点上

Master：Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor。通过启动start-master.sh启动

Worker：Standalone模式中slave节点上的守护进程，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor。通过start-slaves.sh启动，可以通过start-all.sh同时启动Master和Worker

Driver： 一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskSchedule等。

Executor：Worker Node上的一个进程。为APP运行Task真正执行作业的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一到多个Task。

Job：一次action操作会触发RDD的延迟计算，我们把这样的一次计算称作一个Job。

Stage：一个Spark Job一般包含一到多个Stage，通过宽依赖划分Stage，后面会提到。

Task：发送到Executor的工作单元，一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。

DAGScheduler： 实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。

TaskScheduler：实现Task分配到Executor上执行。

QA：

1. 问：Master和Worker可不可以在一个节点
   答：可以，在slaves配置文件中添加当前主机名或者IP就行了。

2. 问：Driver运行在哪里
   答：根据deploy-mode的不同，Driver运行在不同的机器节点上，如果是cluster模式，Driver运行在Worker Node上，也就是slave节点；如果是client模式，Driver运行在Client Node上。当然Client和Worker也可以是一个Node，比如在slave节点上通过spark-submit提交APP。

SparkContext

我们看下官方文档对SparkContext的介绍：
http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.SparkContext
SparkContext是Spark程序的主入口，代表一个连接到Spark集群的连接，能被用来在集群上创建RDDs、计数器（accumulators）和广播（broadcast）变量等。一个JVM只能有一个active的SparkContext，创建新的SparkContext之前必须使用stop函数停止该active SparkContext。

我们看下SparkContext的源码

SparkContext.scala文件结构

SparkContext包含了SparkContext类及其伴生对象，SparkMasterRegex对象，这个对象用来处理SparkMaster正则表达式的，后面两对半生类和伴生对象暂时用不上。

SparkContext的源码很长，2906行，我们选取部分分析

创建TaskScheduler和DAGScheduler

// Create and start the scheduler
val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode)
_schedulerBackend = sched
_taskScheduler = ts
_dagScheduler = new DAGScheduler(this)
_heartbeatReceiver.ask[Boolean](TaskSchedulerIsSet)

先创建了TaskScheduler，然后new了一个DAGScheduler，顺序不能改变，因为DAGScheduler的初始化需要TaskScheduler

DAGScheduler.scala

def this(sc: SparkContext) = this(sc, sc.taskScheduler)

我们看下TAskScheduler的代码，内部是根据master的不同执行相关操作、生成相应的TaskScheduler。
分别是
1. case “local”：本地单线程运行模式
2. case LOCAL_N_REGEX(threads)：本地多线程运行，指定核数,*代表所有的核数
3. case LOCAL_N_FAILURES_REGEX：本地多线程运行，指定核数以及失败重试次数
4. case SPARK_REGEX(sparkUrl)：匹配Spark Standalone运行模式
5. case LOCAL_CLUSTER_REGEX(numSlaves, coresPerSlave, memoryPerSlave)：匹配local-cluster运行模式即伪分布模式
6. case masterUrl：匹配其他模式，如Yarn和Mesos

  private def createTaskScheduler(
      sc: SparkContext,
      master: String,
      deployMode: String): (SchedulerBackend, TaskScheduler) = {
    import SparkMasterRegex._

    // When running locally, don't try to re-execute tasks on failure.
    val MAX_LOCAL_TASK_FAILURES = 1

    master match {
      case "local" =>
        val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc, MAX_LOCAL_TASK_FAILURES, isLocal = true)
        val backend = new LocalSchedulerBackend(sc.getConf, scheduler, 1)
        scheduler.initialize(backend)
        (backend, scheduler)

      case LOCAL_N_REGEX(threads) =>
        def localCpuCount: Int = Runtime.getRuntime.availableProcessors()
        // local[*] estimates the number of cores on the machine; local[N] uses exactly N threads.
        val threadCount = if (threads == "*") localCpuCount else threads.toInt
        if (threadCount <= 0) {
          throw new SparkException(s"Asked to run locally with $threadCount threads")
        }
        val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc, MAX_LOCAL_TASK_FAILURES, isLocal = true)
        val backend = new LocalSchedulerBackend(sc.getConf, scheduler, threadCount)
        scheduler.initialize(backend)
        (backend, scheduler)

      case LOCAL_N_FAILURES_REGEX(threads, maxFailures) =>
        def localCpuCount: Int = Runtime.getRuntime.availableProcessors()
        // local[*, M] means the number of cores on the computer with M failures
        // local[N, M] means exactly N threads with M failures
        val threadCount = if (threads == "*") localCpuCount else threads.toInt
        val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc, maxFailures.toInt, isLocal = true)
        val backend = new LocalSchedulerBackend(sc.getConf, scheduler, threadCount)
        scheduler.initialize(backend)
        (backend, scheduler)

      case SPARK_REGEX(sparkUrl) =>
        val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc)
        val masterUrls = sparkUrl.split(",").map("spark://" + _)
        val backend = new StandaloneSchedulerBackend(scheduler, sc, masterUrls)
        scheduler.initialize(backend)
        (backend, scheduler)

      case LOCAL_CLUSTER_REGEX(numSlaves, coresPerSlave, memoryPerSlave) =>
        // Check to make sure memory requested <= memoryPerSlave. Otherwise Spark will just hang.
        val memoryPerSlaveInt = memoryPerSlave.toInt
        if (sc.executorMemory > memoryPerSlaveInt) {
          throw new SparkException(
            "Asked to launch cluster with %d MB RAM / worker but requested %d MB/worker".format(
              memoryPerSlaveInt, sc.executorMemory))
        }

        val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc)
        val localCluster = new LocalSparkCluster(
          numSlaves.toInt, coresPerSlave.toInt, memoryPerSlaveInt, sc.conf)
        val masterUrls = localCluster.start()
        val backend = new StandaloneSchedulerBackend(scheduler, sc, masterUrls)
        scheduler.initialize(backend)
        backend.shutdownCallback = (backend: StandaloneSchedulerBackend) => {
          localCluster.stop()
        }
        (backend, scheduler)

      case masterUrl =>
        val cm = getClusterManager(masterUrl) match {
          case Some(clusterMgr) => clusterMgr
          case None => throw new SparkException("Could not parse Master URL: '" + master + "'")
        }
        try {
          val scheduler = cm.createTaskScheduler(sc, masterUrl)
          val backend = cm.createSchedulerBackend(sc, masterUrl, scheduler)
          cm.initialize(scheduler, backend)
          (backend, scheduler)
        } catch {
          case se: SparkException => throw se
          case NonFatal(e) =>
            throw new SparkException("External scheduler cannot be instantiated", e)
        }
    }
  }