128-152-spark-核心编程-源码

128-spark-核心编程-源码（主要以了解基本原理和流程为主）：

总体相关

​ 1.环境准备(Yarn 集群)
​ (1) Driver, Executor
​ 2.组件通信
​ (1) Driver => Executor
​ (2) Executor => Driver
​ (3) Executor => Executor
​ 3.应用程序的执行
​ (1) RDD 依赖
​ (2)阶段的划分
​ (3) 任务的切分
​ (4)任务的调度
​ (5)任务的执行

​ 4.Shuffle
​ (1) Shuffle 的原理和执行过程
​ (2) Shuffle 写磁盘
​ (3) Shuffle 读取磁盘
​ 5.内存的管理
​ (1)内存的分类
​ (2)内存的配置

起点：org/apache/spark/deploy/SparkSubmit.scala main

java org.apache.spark.deploy.SparkSubmit
java HelloWorld
JVM => Process ( SparkSubmit)
SparkSubmit.main
jps

结合尚硅谷视频讲解图片理解。

#提交命令
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

main->doSubmit->parseArguments->parse(args.asJava)->SparkSubmitArguments.handle(--master --class)
给action赋值action = Option(action).getOrElse(SUBMIT) org.apache.spark.deploy.SparkSubmit#submit ->doRunMain()-org.apache.spark.deploy.SparkSubmit#runMain->prepareSubmitEnvironment(准备提交的环境)

#准备提交的环境
val (childArgs, childClasspath, sparkConf, childMainClass) = prepareSubmitEnvironment(args)

#根据环境找到childMainClass
if (isYarnCluster) {childMainClass = YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS。。。} (YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS:	org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication)

#yarnclient创建了资源调度器rmclient
YarnClient.createYarnClient->ApplicationClientProtocol rmClient;->org.apache.spark.deploy.yarn.Client#run
#提交应用程序，返回appid
org.apache.spark.deploy.yarn.Client#submitApplication
#客户端启动      yarnClient.init(hadoopConf)->yarnClient.start()->val newApp = yarnClient.createApplication()创建应用	->	createContainerLaunchContext(创建容器环境)->createApplicationSubmissionContext(创建提交环境)
#连接和提交，yarnClient连接，submitApplication提交
yarnClient.submitApplication(appContext)->Seq(Environment.JAVA_HOME.$$() + "/bin/java", "-server") ++
      javaOpts ++ amArgs ++  ->amArgs->amClass="org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster"(启动ApplicationMaster)
      


 #启动ApplicationMaster
 org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster#main-》org.apache.spark.deploy.yarn.YarnRMClient#amClient属性。applicationmaster和resourcemaster的链接-》org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster#runDriver-》
 org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster#startUserApplication启动用户应用程序-》startUserApplication.start(driver驱动线程初始化sparkcontext以及run mian方法)-》org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster#registerAM（注册到rm，申请资源）-》org.apache.spark.deploy.yarn.YarnRMClient#createAllocator（创建分配器）-》org.apache.spark.deploy.yarn.YarnAllocator#allocateResources（返回可用资源列表）-》
org.apache.spark.deploy.yarn.YarnAllocator#handleAllocatedContainers（处理可用的容器）-》
org.apache.spark.deploy.yarn.YarnAllocator#runAllocatedContainers（运行已分配的容器）-》
org.apache.spark.deploy.yarn.ExecutorRunnable#prepareCommand（准备指令）-》
nmClient.startContainer(container.get, ctx)（向指定的NM启动容器）-》
/bin/java org.apache.spark.executor.YarnCoarseGrainedExecutorBackend（启动Executor）


#启动Executor
org.apache.spark.executor.YarnCoarseGrainedExecutorBackend#main-》  run  ->
org.apache.spark.SparkEnv#createExecutorEnv（创建executorenv环境）-》
org.apache.spark.rpc.netty.Dispatcher#registerRpcEndpoint（注册rpc通讯终端）-》
org.apache.spark.rpc.netty.Inbox#Inbox（收件箱，自己给自己发消息constructor -> onStart -> receive* -> onStop）-》
org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend#onStart-》
org.apache.spark.rpc.RpcEndpointRef#ask（向driver注册executor）-》
org.apache.spark.scheduler.SchedulerBackend-》
org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend-》
org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint#receiveAndReply（接收和应答）-》
org.apache.spark.rpc.RpcCallContext#reply（ context.reply(true)注册成功）-》
org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend#receive（executor = new Executor(executorId, hostname, env, userClassPath, isLocal = false,resources = _resources)创建Executor计算对象）-》
org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint#receive（makeOffers(executorId)注册成功）-》

通讯环境：

Netty:通讯框架，AIO异步非阻塞IO，BIO阻塞式IO，NIO非阻塞式IO

Linux对AIO支持不够好，Windows支持，Linux采用Epoll方式模仿AIO操作

org.apache.spark.SparkContext#createSparkEnv-》
org.apache.spark.rpc.RpcEnv#create（rpcenv创建）-》
org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv#NettyRpcEnv-》
org.apache.spark.util.Utils$#startServiceOnPort-》
org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv#startServer（创建服务）-》
org.apache.spark.network.server.TransportServer#TransportServer（创建服务）-》
org.apache.spark.network.server.TransportServer#init（初始化）-》
org.apache.spark.network.util.NettyUtils#getServerChannelClass（nio，EPOLL方式模仿异步）-》
org.apache.spark.rpc.netty.Dispatcher#registerRpcEndpoint（注册通讯终端，receive接受数据，收件箱inbox）-》
org.apache.spark.rpc.RpcEndpointRef#ask（发送数据，终端引用，）-》
org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv#outboxes属性，发件箱

应用程序的执行：

应用SparkContext对象重要相关字段

(1) RDD 依赖

(2)阶段的划分

org.apache.spark.rdd.RDD#collect（行动算子的触发）-》
org.apache.spark.SparkContext#runJob（运行任务）-》
org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob（有向无环图）-》
org.apache.spark.util.EventLoop#post（将JobSubmitted事件放入事件队列中）-》
org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop#doOnReceive（事件队列中取出作业提交）-》
org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#handleJobSubmitted（进行阶段的划分）-》
org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#createResultStage（进行阶段的划分）-》
org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#getOrCreateParentStages（获取上级阶段）

(3) 任务的切分

每个阶段最后分区的数量即n*2个任务，例如最后一个阶段分为3个分区，最后shufflerdd也会有三个分区

org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitStage-》
org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissingTasks（没上一节阶段提交任务，有上一级阶段提交上一级阶段）-》

(4)任务的调度

org.apache.spark.scheduler.TaskScheduler#submitTasks（任务调度器提交任务）-》
org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#submitTasks（实现）-》
org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager（任务tasksset的管理者）-》
org.apache.spark.scheduler.SchedulableBuilder（调度器）-》
org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#initialize（初始化调度器，默认FIFO）-》
org.apache.spark.scheduler.Pool#addSchedulable（任务池添加调度）-》
org.apache.spark.scheduler.SchedulerBackend#reviveOffers（取任务）-》org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend#reviveOffers（集群模式取）-》
org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint#makeOffers（）-》
org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl#resourceOffers（获取资源调度信息）-》
org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint#launchTasks（调度任务）-》
executorData.executorEndpoint.send(LaunchTask(new SerializableBuffer(serializedTask)))（任务池取出发送终端执行）

本地化级别
#补充，本地化级别，首选位置。task任务发送到哪里，数据和节点位置等。效率考虑，移动数据不如移动计算
for(currentMaxLocality<-taskSet.myLocalityLevels) 
移动数据不如移动计算
计算和数据的位置存在不同的级别，这个级别称之为本地化级别
进程本地化:数据和计算在同一个进程中
节点本地化:数据和计算在同一个节点中
机架本地化:数据和计算在同一个机架中
任意

(5)任务的执行

org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend#receive（executor接收到消息）-》
org.apache.spark.executor.Executor#launchTask（启动Task）-》
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor#execute（每个线程执行每个task）-》
org.apache.spark.executor.Executor.TaskRunner#run-》
org.apache.spark.scheduler.Task#run

Shuffle原理

详解转变的过程

前提1：一核，一个task，落盘一个文件，三个任务读取数据，但是没法分辨需要的数据是文件中的那些数据

前提2：多核，多task，每个任务针对落盘三个文件，导致小文件过多

前提3：对前提2的优化，将同核任务的落盘，写相同的文件，但是真实环境task可能会很多，下游任务也可能人多，或者100核数。文件将还是很多。

前提4：对前提3的优化，写到同一个文件，使用index索引文件记录下游任务读取数据的偏移量。

Shuffle实现过程：

org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask-》
org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask#runTask-》
org.apache.spark.shuffle.ShuffleWriteProcessor#write（写）-》
org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getWriter（获取写入的对象）-》
org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter#write（）-》
org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#writePartitionedMapOutput-》
org.apache.spark.shuffle.sort.io.LocalDiskShuffleMapOutputWriter#commitAllPartitions（提交）-》
org.apache.spark.shuffle.IndexShuffleBlockResolver#writeIndexFileAndCommit（索引文件和数据文件的提交）-》

#读
org.apache.spark.scheduler.ResultTask#runTask（结果任务）-》
org.apache.spark.rdd.RDD#getOrCompute（获取或计算）-》
org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute（shufflerdd的计算）-》
org.apache.spark.shuffle.BlockStoreShuffleReader#read（读取数据）

shuffle写：

org.apache.spark.shuffle.ShuffleWriteProcessor（shuffle写的处理器）-》write-》
org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager（shuffle管理器，hash早期有，sort现版本）-》
org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager#getWriter（获取到了下面的写对象的SortShuffleWriter）-》
org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter#write（写）-》
org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#writePartitionedMapOutput（写出）-》
org.apache.spark.shuffle.sort.io.LocalDiskShuffleMapOutputWriter#commitAllPartitions（提交）

补充writer写的类型，判断条件org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager#registerShuffle

Shuffle归并排序和读

org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#insertAll(插入)-》
org.apache.spark.util.collection.PartitionedAppendOnlyMap（支持预聚合的map结构）
org.apache.spark.util.collection.PartitionedPairBuffer（不支持预聚合的结构）
org.apache.spark.util.collection.SizeTrackingAppendOnlyMap#changeValue（预聚合）-》位置-》
org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#maybeSpillCollection(是否溢写磁盘)-》
org.apache.spark.util.collection.Spillable#maybeSpill-》
org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#spill（溢写）-》
org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#spillMemoryIteratorToDisk（写到磁盘）-》
org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#writePartitionedMapOutput-》
org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#merge（Merge spilled and in-memory data合并溢写和磁盘）-》
org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter#mergeSort（归并排序）-》
org.apache.spark.shuffle.sort.io.LocalDiskShuffleMapOutputWriter#commitAllPartitions（）-》
org.apache.spark.shuffle.IndexShuffleBlockResolver#writeIndexFileAndCommit（写索引文件和数据文件）->

5.内存的管理
(1)内存的分类

相关位置:

org.apache.spark.memory.UnifiedMemoryManager#apply	->
org.apache.spark.memory.UnifiedMemoryManager#getMaxMemory

#相关参数:org.apache.spark.memory.UnifiedMemoryManager#RESERVED_SYSTEM_MEMORY_BYTES预留内存300M

​ (2)内存的配置