Spark - Executor的运行

在Executor的资源调度已经提到了Worker上怎么分配Executor资源的过程，这里就讲Worker分配到Executor后是怎么运行这些Executor的。

流程

在调用Worker启动Executor之前，Master需要更新内存中Application的信息，包括启动一个Executor的各种信息（这里包括Worker的信息、CPU数量、内存大小等）、已经分配了多少核心数。
Spark - Executor的运行_第1张图片
被分配的Worker也要更新他所启动的Executor，已经使用的CPU数量、已经使用的内存大小。
Spark - Executor的运行_第2张图片
Master准备好内存数据变更后，就开始通知Worker启动Executor，向Worker发送的消息包括masterUrl、Application的ID、Executor的ID、Application的描述信息ApplicationDescription、Executor分配获得的内核数、Executor分配获得的内存大小等。
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Master同时也给Application Driver发送消息，告知Worker上的executor已经启动，Application Driver收到消息后，打印日志。
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Worker收到Master发送过来的启动Executor的命令后，封装了Master传过来的信息，保存在内存中，并启动了一个Executor的进程，这个进程用来Driver与Executor通信。Executor进程启动后，更新已经使用的内核数coresUsed和已经使用的内存大小memoryUsed。
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Executor的进程启动后，会向DriverEndpoint请求数据，包括Spark属性信息和密钥，Executor拿到这些数据后，就开始创建自己的RPC服务，用于通信。
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Executor准备好后，开始向DriverEndpoint发送注册请求。
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DriverEndpoint收到请求后，把Executor的数据保存在内存中，然后再发消息给Executor，告知已经处理好注册信息。Executor知道自己注册成功后，就创建了一个Executor对象。
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Executor对象创建后，开始向DriverEndpoint发送心跳。
Spark - Executor的运行_第9张图片

源码思维导图

master-资源调度
Worker-处理信息
DriverEndpoint消息处理
CoarseGrainedExecutorBackend
CoarseGrainedExecutorBackend消息

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