从零开始学习，Apache Spark源码走读（一）

甩祸

概要


本文以wordCount为例，详细说明Spark创建和运行job的过程，重点是在进程及线程的创建。




实验环境搭建


在进行后续操作前，确保下列条件已满足。

• 下载spark binary 0.9.1
  
• 安装scala
  
• 安装sbt
  
• 安装java
  

启动spark-shell


单机模式运行，即local模式


local模式运行非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOME

MASTER=local bin/spark-shell

"MASTER=local"就是表明当前运行在单机模式


local cluster方式运行


local cluster模式是一种伪cluster模式，在单机环境下模拟Standalone的集群，启动顺序分别如下

• 启动master
  
• 启动worker
  
• 启动spark-shell
  

master

$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh

注意运行时的输出，日志默认保存在$SPARK_HOME/logs目录。

master主要是运行类 org.apache.spark.deploy.master.Master，在8080端口启动监听，日志如下图所示


修改配置

• 进入$SPARK_HOME/conf目录
  
• 将spark-env.sh.template重命名为spark-env.sh
  
• 修改spark-env.sh，添加如下内容
  

export SPARK_MASTER_IP=localhost
export SPARK_LOCAL_IP=localhost

运行worker

bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://localhost:7077 -i 127.0.0.1  -c 1 -m 512M
<br>

worker启动完成，连接到master。打开maser的web ui可以看到连接上来的worker. Master WEb UI的监听地址是http://localhost:8080


启动spark-shell

MASTER=spark://localhost:7077 bin/spark-shell

如果一切顺利，将看到下面的提示信息。

Created spark context..
Spark context available as sc.

可以用浏览器打开localhost:4040来查看如下内容

• stages
  
• storage
  
• environment
  
• executors
  

wordcount


上述环境准备妥当之后，我们在sparkshell中运行一下最简单的例子，在spark-shell中输入如下代码

scala>sc.textFile(&quot;README.md&quot;).filter(_.contains(&quot;Spark&quot;)).count

上述代码统计在README.md中含有Spark的行数有多少


部署过程详解


Spark布置环境中组件构成如下图所示。

• Driver Program 简要来说在spark-shell中输入的wordcount语句对应于上图的Driver Program。
  
• Cluster Manager 就是对应于上面提到的master，主要起到deploy management的作用
  
• Worker Node 与Master相比，这是slave node。上面运行各个executor，executor可以对应于线程。executor处理两种基本的业务逻辑，一种就是driver programme，另一种就是job在提交之后拆分成各个stage，每个stage可以运行一到多个task
  

Notes: 在集群（cluster）方式下，Cluster Manager运行在一个jvm进程之中，而worker运行在另一个jvm进程中。在local cluster中，这些jvm进程都在同一台机器中，如果是真正的Standalone或Mesos及Yarn集群，worker与master或分布于不同的主机之上。


JOB的生成和运行


job生成的简单流程如下

• 首先应用程序创建SparkContext的实例，如实例为sc
  
• 利用SparkContext的实例来创建生成RDD
  
• 经过一连串的transformation操作，原始的RDD转换成为其它类型的RDD
  
• 当action作用于转换之后RDD时，会调用SparkContext的runJob方法
  
• sc.runJob的调用是后面一连串反应的起点，关键性的跃变就发生在此处
  

调用路径大致如下

• sc.runJob->dagScheduler.runJob->submitJob
  
• DAGScheduler::submitJob会创建JobSummitted的event发送给内嵌类eventProcessActor
  
• eventProcessActor在接收到JobSubmmitted之后调用processEvent处理函数
  
• job到stage的转换，生成finalStage并提交运行，关键是调用submitStage
  
• 在submitStage中会计算stage之间的依赖关系，依赖关系分为宽依赖和窄依赖两种
  
• 如果计算中发现当前的stage没有任何依赖或者所有的依赖都已经准备完毕，则提交task
  
• 提交task是调用函数submitMissingTasks来完成
  
• task真正运行在哪个worker上面是由TaskScheduler来管理，也就是上面的submitMissingTasks会调用TaskScheduler::submitTasks
  
• TaskSchedulerImpl中会根据Spark的当前运行模式来创建相应的backend，如果是在单机运行则创建LocalBackend
  
• LocalBackend收到TaskSchedulerImpl传递进来的ReceiveOffers事件
  
• receiveOffers->executor.launchTask->TaskRunner.run
  

代码片段executor.lauchTask

def launchTask(context: ExecutorBackend, taskId: Long, serializedTask: ByteBuffer) {
val tr = new TaskRunner(context, taskId, serializedTask)
runningTasks.put(taskId, tr)
threadPool.execute(tr)
}


说了这么一大通，也就是讲最终的逻辑处理切切实实是发生在TaskRunner这么一个executor之内。

运算结果是包装成为MapStatus然后通过一系列的内部消息传递，反馈到DAGScheduler，这一个消息传递路径不是过于复杂，有兴趣可以自行勾勒。