Spark原始碼系列（一）spark-submit提交作業過程
前言
折騰了很久，終於開始學習Spark的原始碼了，第一篇我打算講一下Spark作業的提交過程。
這個是Spark的App執行圖，它通過一個Driver來和叢集通訊，叢集負責作業的分配。今天我要講的是如何建立這個Driver Program的過程。
作業提交方法以及引數
我們先看一下用Spark Submit提交的方法吧，下面是從官方上面摘抄的內容。
# Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://207.184.161.138:7077 --executor-memory 20G --total-executor-cores 100 /path/to/examples.jar 1000
這個是提交到standalone叢集的方式，開啟spark-submit這檔案，我們會發現它最後是呼叫了org.apache.spark.deploy.SparkSubmit這個類。
我們直接進去看就行了，main函式就幾行程式碼，太節省了。
def main(args: Array[String]) { val appArgs = new SparkSubmitArguments(args) val (childArgs, classpath, sysProps, mainClass) = createLaunchEnv(appArgs) launch(childArgs, classpath, sysProps, mainClass, appArgs.verbose) }
我們主要看看createLaunchEnv方法就可以了，launch是反射呼叫mainClass，精華全在createLaunchEnv裡面了。
在裡面我發現一些有用的資訊，可能在官方文件上面都沒有的，發出來大家瞅瞅。前面不帶--的可以在spark-defaults.conf裡面設定，帶--的直接在提交的時候指定，具體含義大家一看就懂。
val options = List[OptionAssigner]( OptionAssigner(args.master, ALL_CLUSTER_MGRS, false, sysProp = "spark.master"), OptionAssigner(args.name, ALL_CLUSTER_MGRS, false, sysProp = "spark.app.name"), OptionAssigner(args.name, YARN, true, clOption = "--name", sysProp = "spark.app.name"), OptionAssigner(args.driverExtraClassPath, STANDALONE | YARN, true, sysProp = "spark.driver.extraClassPath"), OptionAssigner(args.driverExtraJavaOptions, STANDALONE | YARN, true, sysProp = "spark.driver.extraJavaOptions"), OptionAssigner(args.driverExtraLibraryPath, STANDALONE | YARN, true, sysProp = "spark.driver.extraLibraryPath"), OptionAssigner(args.driverMemory, YARN, true, clOption = "--driver-memory"), OptionAssigner(args.driverMemory, STANDALONE, true, clOption = "--memory"), OptionAssigner(args.driverCores, STANDALONE, true, clOption = "--cores"), OptionAssigner(args.queue, YARN, true, clOption = "--queue"), OptionAssigner(args.queue, YARN, false, sysProp = "spark.yarn.queue"), OptionAssigner(args.numExecutors, YARN, true, clOption = "--num-executors"), OptionAssigner(args.numExecutors, YARN, false, sysProp = "spark.executor.instances"), OptionAssigner(args.executorMemory, YARN, true, clOption = "--executor-memory"), OptionAssigner(args.executorMemory, STANDALONE | MESOS | YARN, false, sysProp = "spark.executor.memory"), OptionAssigner(args.executorCores, YARN, true, clOption = "--executor-cores"), OptionAssigner(args.executorCores, YARN, false, sysProp = "spark.executor.cores"), OptionAssigner(args.totalExecutorCores, STANDALONE | MESOS, false, sysProp = "spark.cores.max"), OptionAssigner(args.files, YARN, false, sysProp = "spark.yarn.dist.files"), OptionAssigner(args.files, YARN, true, clOption = "--files"), OptionAssigner(args.files, LOCAL | STANDALONE | MESOS, false, sysProp = "spark.files"), OptionAssigner(args.files, LOCAL | STANDALONE | MESOS, true, sysProp = "spark.files"), OptionAssigner(args.archives, YARN, false, sysProp = "spark.yarn.dist.archives"), OptionAssigner(args.archives, YARN, true, clOption = "--archives"), OptionAssigner(args.jars, YARN, true, clOption = "--addJars"), OptionAssigner(args.jars, ALL_CLUSTER_MGRS, false, sysProp = "spark.jars") )
Driver程式的部署模式有兩種，client和cluster，預設是client。client的話預設就是直接在本地運行了Driver程式了，cluster模式還會兜一圈把作業發到叢集上面去執行。
指定部署模式需要用引數--deploy-mode來指定，或者在環境變數當中新增DEPLOY_MODE變數來指定。
下面講的是cluster的部署方式，兜一圈的這種情況。
yarn模式的話mainClass是org.apache.spark.deploy.yarn.Client，standalone的mainClass是org.apache.spark.deploy.Client。
這次我們講org.apache.spark.deploy.Client，yarn的話單獨找一章出來單獨講，目前超哥還是推薦使用standalone的方式部署spark，具體原因不詳，據說是因為資源排程方面的問題。
說個快捷鍵吧，Ctrl+Shift+N，然後輸入Client就能找到這個類，這是IDEA的快捷鍵，相當好使。
我們直接找到它的main函式，發現了它居然使用了Akka框架，我百度了一下，被它震驚了。
Akka
在main函式裡面，主要程式碼就這麼三行。
//建立一個ActorSystem
val (actorSystem, _) = AkkaUtils.createActorSystem("driverClient",Utils.localHostName(),0,
conf, new SecurityManager(conf))
//執行ClientActor的preStart方法和receive方法
actorSystem.actorOf(Props(classOf[ClientActor], driverArgs, conf))
//等待執行結束
actorSystem.awaitTermination()看了這裡真的有點兒懵啊，這是啥玩意兒，不懂的朋友們，請點選這裡Akka。下面是它官方放出來的例子：
//定義一個case class用來傳遞引數
case class Greeting(who: String)
//定義Actor，比較重要的一個方法是receive方法，用來接收資訊的
class GreetingActor extends Actor with ActorLogging {
def receive = {
case Greeting(who) ⇒ log.info("Hello " + who)
}
}
//建立一個ActorSystem
val system = ActorSystem("MySystem")
//給ActorSystem設定Actor
val greeter = system.actorOf(Props[GreetingActor], name = "greeter")
//向greeter傳送資訊，用Greeting來傳遞
greeter ! Greeting("Charlie Parker")簡直是無比強大啊，就這麼幾行程式碼就搞定了，接下來看你會更加震驚的。
我們回到Client類當中，找到ClientActor，它有兩個方法，是之前說的preStart和receive方法，preStart方法用於連線master提交作業請求，receive方法用於接收從master返回的反饋資訊。
我們先看preStart方法吧。
override def preStart() = {
// 這裡需要把master的地址轉換成akka的地址，然後通過這個akka地址獲得指定的actor
// 它的格式是"akka.tcp://%s@%s:%s/user/%s".format(systemName, host, port, actorName)
masterActor = context.actorSelection(Master.toAkkaUrl(driverArgs.master))
// 把自身設定成遠端生命週期的事件
context.system.eventStream.subscribe(self, classOf[RemotingLifecycleEvent])
driverArgs.cmd match {
case "launch" =>
// 此處省略100個字
val mainClass = "org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper"
// 此處省略100個字
// 向master傳送提交Driver的請求，把driverDescription傳過去，RequestSubmitDriver前面說過了，是個case class
masterActor ! RequestSubmitDriver(driverDescription)
case "kill" =>
val driverId = driverArgs.driverId
val killFuture = masterActor ! RequestKillDriver(driverId)
}
}從上面的程式碼看得出來，它需要設定master的連線地址，最後提交了一個RequestSubmitDriver的資訊。在receive方法裡面，就是等待接受迴應了，有兩個Response分別對應著這裡的launch和kill。
線索貌似到這裡就斷了，那下一步在哪裡了呢？當然是在Master裡面啦，怎麼知道的，猜的，哈哈。
Master也是繼承了Actor，在它的main函式裡面找到了以下程式碼：
val (actorSystem, boundPort) = AkkaUtils.createActorSystem(systemName, host, port, conf = conf,
securityManager = securityMgr)
val actor = actorSystem.actorOf(Props(classOf[Master], host, boundPort, webUiPort, securityMgr), actorName)
val timeout = AkkaUtils.askTimeout(conf)
val respFuture = actor.ask(RequestWebUIPort)(timeout)
val resp = Await.result(respFuture, timeout).asInstanceOf[WebUIPortResponse]和前面的actor基本一致，多了actor.ask這句話，查了一下官網的文件，這句話的意思的傳送訊息，並且接受一個Future作為response，和前面的actor ！ message的區別就是它還接受返回值。
具體的Akka的用法，大家還是參照官網咖，Akka確實如它官網所言的那樣子，是一個簡單、強大、並行的分散式框架。
小結：
Akka的使用確實簡單，短短的幾行程式碼即刻完成一個通訊功能，比Socket簡單很多。但是它也逃不脫我們常說的那些東西，請求、接收請求、傳遞的訊息、註冊的地址和埠這些概念。
排程schedule
我們接下來查詢Master的receive方法吧，Master是作為接收方的，而不是主動請求，這點和hadoop是一致的。
case RequestSubmitDriver(description) => {
val driver = createDriver(description)
persistenceEngine.addDriver(driver)
waitingDrivers += driver
drivers.add(driver)
// 排程
schedule()
// 告訴client，提交成功了，把driver.id告訴它
sender ! SubmitDriverResponse(true, Some(driver.id), s"Driver successfully submitted as ${driver.id}")
}這裡我們主要看schedule方法就可以了，它是執行排程的方法。
private def schedule() {
if (state != RecoveryState.ALIVE) { return }
// 首先排程Driver程式，從workers裡面隨機抽一些出來
val shuffledWorkers = Random.shuffle(workers)
for (worker <- shuffledWorkers if worker.state == WorkerState.ALIVE) {
for (driver <- waitingDrivers) {
// 判斷記憶體和cpu夠不夠，夠的就執行了哈
if (worker.memoryFree >= driver.desc.mem && worker.coresFree >= driver.desc.cores) {
launchDriver(worker, driver)
waitingDrivers -= driver
}
}
}
// 這裡是按照先進先出的，spreadOutApps是由spark.deploy.spreadOut引數來決定的，預設是true
if (spreadOutApps) {
// 遍歷一下app
for (app <- waitingApps if app.coresLeft > 0) {
// canUse裡面判斷了worker的記憶體是否夠用，並且該worker是否已經包含了該app的Executor
val usableWorkers = workers.toArray.filter(_.state == WorkerState.ALIVE)
.filter(canUse(app, _)).sortBy(_.coresFree).reverse
val numUsable = usableWorkers.length
val assigned = new Array[Int](numUsable)
// 記錄每個節點的核心數
var toAssign = math.min(app.coresLeft, usableWorkers.map(_.coresFree).sum)
var pos = 0
// 遍歷直到分配結束
while (toAssign > 0) {
// 從0開始遍歷可用的work，如果可用的cpu減去已經分配的>0,就可以分配給它
if (usableWorkers(pos).coresFree - assigned(pos) > 0) {
toAssign -= 1
// 這個位置的work的可分配的cpu數+1
assigned(pos) += 1
}
pos = (pos + 1) % numUsable
}
// 給剛才標記的worker分配任務
for (pos <- 0 until numUsable) {
if (assigned(pos) > 0) {
val exec = app.addExecutor(usableWorkers(pos), assigned(pos))
launchExecutor(usableWorkers(pos), exec)
app.state = ApplicationState.RUNNING
}
}
}
} else {
// 這種方式和上面的方式的區別是，這種方式儘可能用少量的節點來完成這個任務
for (worker <- workers if worker.coresFree > 0 && worker.state == WorkerState.ALIVE) {
for (app <- waitingApps if app.coresLeft > 0) {
// 判斷條件是worker的記憶體比app需要的記憶體多
if (canUse(app, worker)) {
val coresToUse = math.min(worker.coresFree, app.coresLeft)
if (coresToUse > 0) {
val exec = app.addExecutor(worker, coresToUse)
launchExecutor(worker, exec)
app.state = ApplicationState.RUNNING
}
}
}
}
}
}它的排程器是這樣的，先排程Driver程式，然後再排程App，排程App的方式是從各個worker的裡面和App進行匹配，看需要分配多少個cpu。
那我們接下來看兩個方法launchDriver和launchExecutor即可。
def launchDriver(worker: WorkerInfo, driver: DriverInfo) {
logInfo("Launching driver " + driver.id + " on worker " + worker.id)
worker.addDriver(driver)
driver.worker = Some(worker)
worker.actor ! LaunchDriver(driver.id, driver.desc)
driver.state = DriverState.RUNNING
}給worker傳送了一個LaunchDriver的訊息，下面在看launchExecutor的方法。
def launchExecutor(worker: WorkerInfo, exec: ExecutorInfo) {
logInfo("Launching executor " + exec.fullId + " on worker " + worker.id)
worker.addExecutor(exec)
worker.actor ! LaunchExecutor(masterUrl,
exec.application.id, exec.id, exec.application.desc, exec.cores, exec.memory)
exec.application.driver ! ExecutorAdded(
exec.id, worker.id, worker.hostPort, exec.cores, exec.memory)
}它要做的事情多一點，除了給worker傳送LaunchExecutor指令外，還需要給driver傳送ExecutorAdded的訊息，說你的任務已經有人幹了。
在繼續Worker講之前，我們先看看它是怎麼註冊進來的，每個Worker啟動之後，會自動去請求Master去註冊自己，具體我們可以看receive的方法裡面的RegisterWorker這一段，它需要上報自己的記憶體、Cpu、地址、埠等資訊，註冊成功之後返回RegisteredWorker資訊給它，說已經註冊成功了。
Worker執行
同樣的，我們到Worker裡面在receive方法找LaunchDriver和LaunchExecutor就可以找到我們要的東西。
case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => {
logInfo(s"Asked to launch driver $driverId")
val driver = new DriverRunner(driverId, workDir, sparkHome, driverDesc, self, akkaUrl)
drivers(driverId) = driver
driver.start()
coresUsed += driverDesc.cores
memoryUsed += driverDesc.mem
}看一下start方法吧，start方法裡面，其實是new Thread().start()，run方法裡面是通過傳過來的DriverDescription構造的一個命令，丟給ProcessBuilder去執行命令，結束之後呼叫。
worker ！DriverStateChanged通知worker，worker再通過master ! DriverStateChanged通知master，釋放掉worker的cpu和記憶體。
同理，LaunchExecutor執行完畢了，通過worker ! ExecutorStateChanged通知worker，然後worker通過master ! ExecutorStateChanged通知master，釋放掉worker的cpu和記憶體。
下面我們再梳理一下這個過程，只包括Driver註冊，Driver執行之後的過程在之後的文章再說，比較複雜。
1、Client通過獲得Url地址獲得ActorSelection（master的actor引用）,然後通過ActorSelection給Master傳送註冊Driver請求（RequestSubmitDriver）
2、Master接收到請求之後就開始排程了，從workers列表裡面找出可以用的Worker
3、通過Worker的actor引用ActorRef給可用的Worker傳送啟動Driver請求（LaunchDriver）
4、排程完畢之後，給Client回覆註冊成功訊息(SubmitDriverResponse)
5、Worker接收到LaunchDriver請求之後，通過傳過來的DriverDescription的資訊構造出命令來，通過ProcessBuilder執行
6、ProcessBuilder執行完命令之後，通過DriverStateChanged通過Worker
7、Worker最後把DriverStateChanged彙報給Master
後記：聽超哥說，org.apache.spark.deploy.Client這個類快要被刪除了，不知道cluster的這種模式是不是也被放棄了，官方給出來的例子推薦的是client模式->直接執行程式。難怪在作業排程的時候，看到別的actor叫driverActor。
不過這篇文章還有存在的意義, Akka和排程這塊，和我現在正在寫的第三篇以及第四篇關係很密切。