Spark源码分析(二)-SparkContext创建

本文详细剖析了SparkContext创建过程中涉及的关键操作,包括创建SparkConf对象、注册SparkListenerEvent事件、创建SparkUI等,旨在为读者提供全面的SparkContext理解。

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  SparkContext是应用启动时创建的Spark上下文对象,是一个重要的入口类。本文主要分析下在SparkContext类创建过程中进行的一些重要操作:

  1、创建SparkConf对象

    创建SparkConf对象来管理spark应用的属性设置。SparkConf类比较简单,是通过一个Hashap容器来管理key、value类型的属性。

    

  

  2、创建LiveListenerBus监听器

    这是典型的观察者模式,向LiveListenerBus类注册不同类型的SparkListenerEvent事件,SparkListenerBus会遍历它的所有监听

    者SparkListener,然后找出事件对应的接口进行响应。

    

   3、创建SparkEnv运行环境

    在SparkEnv中创建了MapOutputTrackerMasterActor、BlockManager、CacheManager、HttpFileServer一系列对象,关于BlockManager、CacheManager相关

    的后续再单独分析。

      

  4、创建SparkUI

    在SparkUI对象初始化函数中,注册了StorageStatusListener监听器,负责监听Storage的变化及时的展示到Spark web页面上。

    attachTab方法中添加对象正是我们在Spark Web页面中看到的那个标签

    

  5、添加EventLoggingListener监听器

    这个默认是关闭的,可以通过spark.eventLog.enabled配置开启。它主要功能是以json格式记录发生的事件

    

  6、创建Scheduler

    创建了TaskScheduler、DAGScheduler

    

  7、加入SparkListenerEvent事件

    往LiveListenerBus中加入了SparkListenerEnvironmentUpdate、SparkListenerApplicationStart两类事件,

    对这两种事件监听的监听器就会调用onEnvironmentUpdate、onApplicationStart方法进行处理

    

  至此,已经分析完SparkContext创建过程中涉及到的重要操作。

 

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### 回答1: Spark submit任务提交是指将用户编写的Spark应用程序提交到集群中运行的过程。在Spark中,用户可以通过命令行工具或API方式提交任务。 Spark submit命令的基本语法如下: ``` ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ <application-jar> \ [application-arguments] ``` 其中,`--class`指定应用程序的主类,`--master`指定集群的URL,`--deploy-mode`指定应用程序的部署模式,`--conf`指定应用程序的配置参数,`<application-jar>`指定应用程序的jar包路径,`[application-arguments]`指定应用程序的命令行参数。 在Spark中,任务提交的过程主要包括以下几个步骤: 1. 创建SparkConf对象,设置应用程序的配置参数; 2. 创建SparkContext对象,连接到集群; 3. 加载应用程序的主类; 4. 运行应用程序的main方法; 5. 关闭SparkContext对象,释放资源。 在任务提交的过程中,Spark会自动将应用程序的jar包和依赖的库文件上传到集群中,并在集群中启动Executor进程来执行任务。任务执行完成后,Spark会将结果返回给Driver进程,并将Executor进程关闭。 总之,Spark submit任务提交是Spark应用程序运行的关键步骤,掌握任务提交的原理和方法对于开发和调试Spark应用程序非常重要。 ### 回答2: Spark 作为一款强大的分布式计算框架,提供了很多提交任务的方式,其中最常用的方法就是通过 spark-submit 命令来提交任务。spark-submit 是 Spark 提供的一个命令行工具,用于在集群上提交 Spark 应用程序,并在集群上运行。 spark-submit 命令的语法如下: ``` ./bin/spark-submit [options] <app jar | python file> [app arguments] ``` 其中,[options] 为可选的参数,包括了执行模式、执行资源等等,<app jar | python file> 为提交的应用程序的文件路径,[app arguments] 为应用程序运行时的参数。 spark-submit 命令会将应用程序的 jar 文件以及所有的依赖打包成一个 zip 文件,然后将 zip 文件提交到集群上运行。在运行时,Spark 会根据指定的主类(或者 Python 脚本文件)启动应用程序。 在提交任务时,可以通过设置一些参数来控制提交任务的方式。例如: ``` --master:指定该任务运行的模式,默认为 local 模式,可设置为 Spark Standalone、YARN、Mesos、Kubernetes 等模式。 --deploy-mode:指定该任务的部署模式,默认为 client,表示该应用程序会在提交任务的机器上运行,可设置为 cluster,表示该应用程序会在集群中一台节点上运行。 --num-executors:指定该任务需要的 executor 数量,每个 executor 会占用一个计算节点,因此需要根据集群配置与任务要求确定该参数的值。 --executor-memory:指定每个 executor 可用的内存量,默认为 1g,可以适当调整该值以达到更好的任务运行效果。 ``` 此外,还有一些参数可以用来指定应用程序运行时需要传递的参数: ``` --conf:指定应用程序运行时需要的一些配置参数,比如 input 文件路径等。 --class:指定要运行的类名或 Python 脚本文件名。 --jars:指定需要使用的 Jar 包文件路径。 --py-files:指定要打包的 python 脚本,通常用于将依赖的 python 包打包成 zip 文件上传。 ``` 总之,spark-submit 是 Spark 提交任务最常用的方法之一,通过该命令能够方便地将应用程序提交到集群上运行。在提交任务时,需要根据实际场景调整一些参数,以达到更好的任务运行效果。 ### 回答3: Spark是一个高效的分布式计算框架,其中比较重要的组成部分就是任务提交。在Spark中,任务提交主要通过spark-submit来实现。本文将从两方面,即任务提交之前的准备工作和任务提交过程中的细节进行探讨。 一、任务提交之前的准备工作 1.环境配置 在执行任务提交前,需要确保所在的计算机环境已经配置好了SparkSpark的环境配置主要包括JAVA环境、Spark进制包、PATH路径配置、SPARK_HOME环境变量配置等。 2.编写代码 Spark的任务提交是基于代码的,因此在任务提交前,需要编写好自己的代码,并上传到集群中的某个路径下,以便后续提交任务时调用。 3.参数设置 在任务提交时,需要对一些关键的参数进行设置。例如,任务名、任务对应的代码路径、任务需要的资源、任务需要的worker节点等。 、任务提交过程中的细节 1.启动Driver 当使用spark-submit命令提交任务时,Spark会启动一个Driver来运行用户的代码。这个Driver通常需要连接到Spark集群来执行任务。 2.上传文件 Spark支持在任务提交时上传所需的文件。这些文件可以用于设置Spark的环境变量、为任务提供数据源等。 3.资源需求 Spark的任务执行依赖于一定的资源。每个任务可以指定自己的资源需求,例如需要多少内存、需要多少CPU等。这些资源需求通常与提交任务时需要的worker节点数量有关系。 4.监控和日志 在任务执行的过程中,Spark会收集任务的监控数据和日志信息。这些数据可用于后续的调试和性能优化。 总之,在Spark任务提交过程中,需要充分考虑任务的资源需求和监控日志信息的收集,以便更好地完成任务和优化Spark运行效率。
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