spark主流程源码分析

1、spark 任务提交过程首先调用sprark-submit函数
例子为 :

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master spark://node-1.itcast.cn:7077 --executor-memory 2g --total-executor-cores 4

该命令主要调用相应脚本下着 这个主类

然后再源码的bin 中调用命令
exec “$RUNNER"-cp"$CLASSPATH” $JAV{A}_{O}PTS"$@"

启动源码中的 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit 类中 -》submit -》 doRunMain （args class cn.itcast.spark.WordCount …）
通过反射的方式启动 启动传给程序的主类然后启动（ Class.forName通过反射调用自定义类的main方法 org.apache.spark.examples.SparkPi 程序）

2、程序进入主程序后 此时进入主程序代码
（1）sparkcontext 初始化运行所需的所有环境（环境初始化、任务资源调度等）
（2）然后就是下面代码分（最后会被切成不同stage 不同stage依次提交其下下的多个任务）

3、sparkcontext 中初始化环境步骤（这里面是任务运行调度的全部 ） 欢迎留下不同意见

new sparkcontext （）会调用sparkcontext 的主构造器。
（1）首先主构造器中会创建单例ActorSystom 主要作用是为后期集群master 和work excuter 等之间通讯都要通过他

（2）、创建TaskScheduler ，其中包含了根据不同的spark 调度模式（yarn、local、standAlone ）创建调度器。（fifo 和公平调度器等）

（3）、创建DAG调度器，器主要根据任务映射的有向无环图做stage 阶段的划分。（todo 下面源码继续）

（4）、taskScheduler.start : 任务调度器开始，其实现的功能 通过第一步的ActorSystem 创建 driveActor 和AppClient 然后实现 Appcient段和master work 服务器节点通讯和excuter work 和 drive之间进行通讯等。然后通过

通过

向master 发送注册消息 此时 需要跳的 master.scla 类的 RegisterApplication 方法内容如下

其中他做的几件事主要是：

1、首先把应用的信息放到内存中存储
2、master 向 clintActor发送注册成功的消息
3、Master开始调度资源（其实就是把任务启动到哪些Worker上）

其中 schedule 方法中 具体给出了任务分配到资源的方式，Master发送消息给Worker，把参数通过case class传递给Worker，让他启动Executor，

通过如下方法进行excuter的构建 然后进入ExecutorRunner的主构造器start 方法启动子线程启动excutor的线程，然后并完成对driver的注册，并启动线程池（默认为newDaemonCachedThreadPool）

注意：启动线程池的作用是等待任务划分完后将任务扔入到线程池中