spark-core_03: org.apache.spark.launcher.Main源码分析

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本文深入解析 Spark Submit 脚本的工作原理，特别是如何解析并处理命令行参数，为 Spark 应用程序提供必要的配置。

承接上文“spark-core_02: spark-submit、spark-class脚本分析“

launcher.Main主要作用是就是检测，注入spark-submit参数到spark环境中，然后返回SparkSubmit需要执行的参数，给spark-class脚本中的exec "${CMD[@]}"进行执行

class Main {
  public static void main(String[] argsArray) throws Exception {
    checkArgument(argsArray.length > 0, "Not enough arguments: missing class name.");
/**
 * java -cp spark_home/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar org.apache.spark.launcher.Main  org.apache.spark.deploy.SparkSubmit
 *      --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" --master spark://luyl152:7077
    这个main方法最终会将org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --class org.apache.spark.repl.Main

--name "Spark shell" --master spark://luyl152:7077
    给spark-class的 exec "${CMD[@]}"执行
 */
    List<String> args = new ArrayList<String>(Arrays.asList(argsArray));
    String className = args.remove(0);
//可以在spark-class或别的配制文件中 export SPARK_PRINT_LAUNCH_COMMAND=任何值，只要不为空即可

 可以用它来打印cmd,也就是spark-class的 exec "${CMD[@]}"中的值

    boolean printLaunchCommand = !isEmpty(System.getenv("SPARK_PRINT_LAUNCH_COMMAND"));
    AbstractCommandBuilder builder;//创建命令解析器
    //spark-shell执行时第1个参数就是SparkSubmit
    if (className.equals("org.apache.spark.deploy.SparkSubmit")) {
      try {
        //将参数解析到spark对应的变量中，如 --class的值放到mainClass变量中。
        //如果有多出来的参数则将该参数放到SparkSubmitCommandBuilder成员sparkArgs这个集合中
        builder = new SparkSubmitCommandBuilder(args);

一、分析new SparkSubmitCommandBuilder(args)的代码：

// args参数是这些：--class org.apache.spark.repl.Main--name "Spark shell" --master spark://luyl152:7077
SparkSubmitCommandBuilder(List<String> args) {
    this.sparkArgs = new ArrayList<String>();
    List<String> submitArgs = args;
    //第一个参数值是pyspark-shell-main，如果python执行的
    if (args.size() > 0 && args.get(0).equals(PYSPARK_SHELL)) {
      this.allowsMixedArguments = true;
      appResource = PYSPARK_SHELL_RESOURCE;
      submitArgs = args.subList(1, args.size());
      //第一个参数值是:sparkr-shell-main，如果是R执行
    } else if (args.size() > 0 &&args.get(0).equals(SPARKR_SHELL)) {
      this.allowsMixedArguments = true;
      appResource = SPARKR_SHELL_RESOURCE;
      submitArgs = args.subList(1, args.size());
    } else{
      //如果不是python或r，则allowsMixedArguments值是false
      this.allowsMixedArguments = false;
    }

    OptionParser parser = new OptionParser();
   //作用就是将spark-submit放进来的参数对应值赋到spark对应的变量中，如 --class的值放到mainClass变量中
    parser.parse(submitArgs); //它的父类方法SparkSubmitOptionParser实现的
    this.printInfo = parser.infoRequested;
}

1,查看一下OptionParser的父类SparkSubmitOptionParser对parse的实现

/**
* Parse a list of spark-submit commandline options.
* <p>
* See SparkSubmitArguments.scala for a more formaldescription of available options.
*
* @throws IllegalArgumentExceptionIf an error is found during parsing
* 参数是这些：--class org.apache.spark.repl.Main --name"Spark shell" --master spark://luyl152:7077.
* 作用就是将spark-submit放进来的参数对应值赋到spark对应的变量中，如 --class的值放到mainClass变量中
*/
protected finalvoid parse(List<String> args) {
  //spark-submit可以传sparkConf参数：--confPROP=VALUE ，参数可以看org.apache.spark.deploy.SparkSubmitArguments类最后面
//或spark-submit-h就可以查看
Pattern eqSeparatedOpt = Pattern.compile("(--[^=]+)=(.+)");

int idx = 0;
for (idx = 0; idx < args.size(); idx++) {
    String arg = args.get(idx);
    String value = null;
    //当出现--conf PROP=VALUE这种类型的参数arg、value值变成if代码里面的值
    Matcher m = eqSeparatedOpt.matcher(arg);
    if (m.matches()) {
      arg = m.group(1); //--conf PROP
      value = m.group(2); //VALUE
    }

    // Look for options with a value.
   //该方法主要是找到spark-submit后面的带有--参数，如args 放进"--class",和opts二维数组进行匹配
    //匹配到的还是返回--class，如果没有匹配到则null
    String name = findCliOption(arg, opts);
    if (name != null) {
      if (value== null) {
        if (idx== args.size() - 1) { //如果匹配了并且没有参数值则报错，如：只有 --class ,则size是1，idx此时0， 1-1=0
          throw new IllegalArgumentException(
            String.format("Missing argument for option'%s'.", arg));
        }
        idx++;
        value = args.get(idx); //如果有值，则idx索引的下一位就是参数对应的值
      }
      //name就是spark-submit的参数如--class，而value就是参数对应的值
      //在它的自身OptionParser做的实现，作用就是将spark-submit放进来的参数对应值赋到spark对应的变量中
      //如 --class的值放到mainClass变量中（里面实现很easy,就不写了）
      if (!handle(name, value)) {
        break;
      }
      continue; //只有匹配到才会让idx再次加1
    }

   // Look for aswitch. 如果上面没有匹配到，会再去匹配一下是否有出现-verbose这样参数
    name = findCliOption(arg, switches);
    if (name != null) {
      if (!handle(name, null)) {
        break;
      }
      continue;
    }

    if (!handleUnknown(arg)){
      break;
    }
}

if (idx< args.size()) {
    idx++;
}
  // 将多出来的参数加到 SparkSubmitCommandBuilder() {his.sparkArgs = new ArrayList<String>();..}
handleExtraArgs(args.subList(idx, args.size()));
}

===》上面handle(name,value)在OptionParser的实现如下

/**
*作用就是将spark-submit放进来的参数对应值赋到spark对应的变量中
   */
@Override
protected boolean handle(String opt, String value) {
if (opt.equals(MASTER)) {
    master =value;
} elseif (opt.equals(DEPLOY_MODE)) {
    deployMode =value;
} elseif (opt.equals(PROPERTIES_FILE)) {
    propertiesFile = value;
} elseif (opt.equals(DRIVER_MEMORY)) {
    conf.put(SparkLauncher.DRIVER_MEMORY, value);
} elseif (opt.equals(DRIVER_JAVA_OPTIONS)) {
    conf.put(SparkLauncher.DRIVER_EXTRA_JAVA_OPTIONS, value);
} elseif (opt.equals(DRIVER_LIBRARY_PATH)) {
    conf.put(SparkLauncher.DRIVER_EXTRA_LIBRARY_PATH, value);。。。。。

2，此时就从new SparkSubmitCommandBuilder(args)主构造方法返回了，接着launcher.Main$main()下面的方法进行分析：

} catch(IllegalArgumentException e) {

//初始化SparkSubmitCommandBuilder出现异常的容错代码
        printLaunchCommand = false;
        System.err.println("Error: " + e.getMessage());
        System.err.println();
        MainClassOptionParser parser = new MainClassOptionParser();
        try {
          parser.parse(args);
        } catch(Exception ignored) {
          // Ignore parsing exceptions.
        }
        List<String> help = new ArrayList<String>();
        if (parser.className!= null) {
          help.add(parser.CLASS);
          help.add(parser.className);
        }
        help.add(parser.USAGE_ERROR);
        builder = new SparkSubmitCommandBuilder(help);
      }
    } else {
     //第一个参数如果不是：org.apache.spark.deploy.SparkSubmit，则使用SparkClassCommandBuilder，解析器
      builder = new SparkClassCommandBuilder(className, args);
    }

    Map<String, String>env = new HashMap<String, String>();
   //将所有和jvm及SparkSubmit相关的参数返回
    List<String> cmd = builder.buildCommand(env);

二、此处看一下SparkSubmitOptionParser.buildCommand(Map)这个方法

@Override
public List<String> buildCommand(Map<String, String> env) throws IOException{
//PYSPARK_SHELL_RESOURCE表示python，SPARKR_SHELL_RESOURCE表示r语言
if (PYSPARK_SHELL_RESOURCE.equals(appResource)&& !printInfo) {
    return buildPySparkShellCommand(env);
} elseif (SPARKR_SHELL_RESOURCE.equals(appResource) && !printInfo) {
    return buildSparkRCommand(env);
} else{
    //这个env就是一个空的Map,会调用buildSparkSubmitCommand()方法
    return buildSparkSubmitCommand(env);
}
}

1,查看一下buildSparkSubmitCommand(env)

private List<String> buildSparkSubmitCommand(Map<String, String> env) throws IOException {
// Load the properties file and check whether spark-submitwill be running the app's driver
// or just launching a cluster app.When running the driver, the JVM's argument will be
// modified to cover the driver'sconfiguration.
//加载属性文件，并检查spark-submit是否正在运行driver的应用程序或仅启动集群应用程序。
// 在运行驱动程序时，JVM的参数将被修改以涵盖驱动程序的配置。
Map<String, String> config = getEffectiveConfig();

boolean isClientMode = isClientMode(config);

//默认如果standalone不匹配--deploy-mode cluster就是client,所以这个值是true
//这个DRIVER_EXTRA_CLASSPATH在client模式是不能直接在SparkConf中设置的，因为driver的JVM已经被Spark-submit通过反射启动起来了
// 而是通过参数：--driver-class-path来设置的

//这个DRIVER_EXTRA_CLASSPATH在client模式是不能直接在SparkConf中设置的，因为driver的JVM已经被Spark-submit通过反射启动起来了,应该通过参数：--driver-class-path来设置的
String extraClassPath = isClientMode ? config.get(SparkLauncher. DRIVER_EXTRA_CLASSPATH ) : null;

List<String> cmd = buildJavaCommand(extraClassPath) ;
// Take Thrift Server as daemon
if (isThriftServer( mainClass )) {
    addOptionString(cmd , System.getenv( "SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS" )) ;
}
//SPARK_SUBMIT_OPTS就是在spark-shell中提到的，需要将java的classpath手动设置到scala中 SPARK_SUBMIT_OPTS="$SPARK_SUBMIT_OPTS-Dscala.usejavacp=true"
addOptionString(cmd , System.getenv( "SPARK_SUBMIT_OPTS" )) ;
addOptionString(cmd , System.getenv( "SPARK_JAVA_OPTS" )) ;

if (isClientMode) {
    // Figuring out where the memory value come from is alittle tricky due to precedence.
    // Precedence is observed in thefollowing order:
   // - explicit configuration (setConf()), which also covers--driver-memory cli argument.
    // - properties file.
    // - SPARK_DRIVER_MEMORY env variable
    // - SPARK_MEM env variable
    // - default value (1g)
    // Take Thrift Server as daemon
    String tsMemory =
      isThriftServer( mainClass ) ? System.getenv( "SPARK_DAEMON_MEMORY" ) : null;
    String memory = firstNonEmpty(tsMemory , config.get(SparkLauncher. DRIVER_MEMORY ) ,
      System.getenv( "SPARK_DRIVER_MEMORY" ) , System.getenv( "SPARK_MEM" ) , DEFAULT_MEM ) ;
    cmd.add( "-Xms" + memory) ; // 最大、小堆内存默认是1g
    cmd.add( "-Xmx" + memory) ;
    addOptionString(cmd , config.get(SparkLauncher. DRIVER_EXTRA_JAVA_OPTIONS )) ;
    mergeEnvPathList (env , getLibPathEnvName () ,
      config.get(SparkLauncher. DRIVER_EXTRA_LIBRARY_PATH )) ;
}

addPermGenSizeOpt(cmd) ;
cmd.add( "org.apache.spark.deploy.SparkSubmit" ) ;
//buildSparkSubmitArgs()返回list将上面spark-submit参数注入进来的参数及对应值取出来
cmd.addAll(buildSparkSubmitArgs()) ;
return cmd ;
}

==》此时将要执行的cmd参数返回，接着launcher.Main$main()下面的方法进行分析

    if (printLaunchCommand) {
      System.err.println("Spark Command: " + join(" ", cmd));
      System.err.println("========================================");
    }

    if (isWindows()){
      System.out.println(prepareWindowsCommand(cmd, env));
    } else{
      // In bash, use NULL as the arg separator since it cannotbe used in an argument.
      //返回有效的参数，会通过打印的方式给spark-class的 exec "${CMD[@]}"执行
      /**
       * '\0'和空格不是同一个概念。
         '\0'表示字符串结束符，代表字符串结束，而空格是一个普通字符，显示在文本中可以选中。
         '\0'的ASCII码为0，空格的ASCII码为32，两个不是同一个字符
          在计算机程序中通常使用'\0'表示字符串结束，空格为文本字符，二者完全不同
       */
      List<String> bashCmd = prepareBashCommand(cmd, env);
      for (String c : bashCmd) {
        System.out.print(c);
        System.out.print('\0');
      }
    }
}

CMD的内容如下

/usr/local/java/jdk1.8.0_91/bin/java-cp

/data/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf/:/data/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar:/data/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar:/data/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar:/data/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/lib/datanucleus-core-3.2.10.jar:/data/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/

-Xms1g-Xmx1g -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005

org.apache.spark.deploy.SparkSubmit

--classorg.apache.spark.repl.Main

--nameSpark shell

--masterspark://luyl152:7077,luyl153:7077,luyl154:7077

--verbose/tool/jarDir/maven_scala-1.0-SNAPSHOT.jar

接收下分析一下“org.apache.spark.deploy.SparkSubmit“源码