上一篇介绍了spark作业提交的三种方式,从本篇开始逐一介绍Spark作业运行流程中各个组件的内部工作原理。如标题所说,我们先来看看SparkContext在Spark作业提交后做了哪些事情,工作流程如下图所示;(注意:本篇文章及后续源码分析所有内容全部基于spark1.3.0源码进行分析,后续不再赘述)
SparkContext初始化流程图
1.Spark作业提交以后,通过SparkContext的createTaskScheduler()方法来初始化scheduler(TaskSchedulerImpl)和backend(SparkDeploySchedulerBackend)对象; 2.通过scheduler的initialize()方法初始化其对应的线程池; 3.调用scheduler的start()方法,在scheduler的start()方法内部调用backend的start()方法; 4.在backend的start()方法内部,创建AppClient对象,并通过该对象的start()方法调用RegisterWithMaster方法,通过该方法向Master请求注册; 5.Master调用worker,worker启动executor后向backend注册信息;
下面附上源码部分截图;
SparkContext初始入口
初始化TaskScheduler等相关信息
初始化taskScheduler线程池及调度方式
taskScheduler的start方法
backend的start方法
初始化AppClient,调用registerWithMaster()方法
registerWithMaster方法实现
以上即为SparkContext的初始化过程,在这个过程中同时也初始化了两外两个重要的组建,分别为DAGScheduler和Spark UI;启动DAGScheduler底层是基于DAGSchedulerEventProcessActor进行通信的,SparkUI是通过底层的jetty服务器来提供web服务的;针对这两个组件后续会有详细讲解。
总结:以上即为SparkContext的初始化过程,源码涉及的类有:SparkContext,TaskSchedulerImpl,SparkDeploySchedulerBackend,AppClient等,有兴趣的可以查看所有详细实现。欢迎关注。
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