spark源码系列02-sparkcontext

用的spark版本1.3+

1.SparkSubmit

bin/spark-submit --class xx.WordCount  --master spark://ip:7077 --executor-memory 2g --total-executor-cores 4

2.WordCount

new()

3.SparkContext

该方法创建一个ActorSystem

createSparkEnv 

4.SparkContext 

创建Driver的运行时环境，注意这里的numDriverCores是local模式下用来执行计算的cores的个数，如果不是本地模式的话就是0

SparkEnv.createDriverEnv(conf, isLocal, listenerBus, SparkContext.numDriverCores(master))

为driver创建一个SparkEnv

conf:SparkConf conf 是对SparkConf的复制

listenerBus 才用监听器模式维护各类事件处理

private[spark] def createDriverEnv(

      conf: SparkConf,

      isLocal: Boolean,

      listenerBus: LiveListenerBus,

      numCores: Int,

      mockOutputCommitCoordinator: Option[OutputCommitCoordinator] = None) ...

5.SparkEnv createDriverEnv

createDriverEnv 最终调用的是create方法创建SparkEnv

create（）

6.SparkEnv  createActorSyetem() 

利用AkkaUtils这个工具类创建ActorSystem

 AkkaUtils.createActorSystem(actorSystemName, hostname, port, conf, securityManager)

7.AkkaUtils startServiceOnPort()

8.AkkaUtils doCreateActorSystem

9.AkkaUtils 

创建ActorSystem

val actorSystem = ActorSystem(name, akkaConf)

ActorSystem = apply()

10.SparkContext createTaskScheduler()

根据提交任务时指定url创建相应的TaskScheduler,创建一个TaskScheduler

11.SparkContext new()

创建spark的StandAlone模式

case SPARK_REGEX(sparkUrl) =>

val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc)

12.SparkContext  new()

创建一个SparkDeploySchedulerBackend

 val backend = new SparkDeploySchedulerBackend(scheduler, sc, masterUrls)

 13.SparkContext  initialize

 调用initialize创建调度器

 scheduler.initialize(backend)

 14.SparkContext new()

 创建一个DAGScheduler，以后用来把DAG切分成Stage

 dagScheduler = new DAGScheduler(this)

 15.SparkContext start()

 启动taskScheduler

 taskScheduler.start()