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Spark 源码剖析:揭秘 Spark 任务提交过程

见解分享

一、Spark 任务提交机制:如何让 Spark 任务跑起来?

作为大数据计算领域的领军者,Spark 以其强大的分布式计算能力和丰富的 API 接口,深受开发者的喜爱。为了让 Spark 程序顺利运行,第一步就是提交任务。本文将带领您深入 Spark 源码,揭秘 Spark 任务的提交过程,让您了解 Spark 任务从开始到结束的执行细节。

二、Spark Submit:任务提交的入口

Spark 任务的提交通常通过 spark-submit 脚本实现。这个脚本位于 Spark 安装目录的 bin 目录下,是提交 Spark 任务的入口。当您运行 spark-submit 命令时,它会执行以下步骤:

  1. 解析命令行参数:spark-submit 脚本会解析命令行参数,获取 Spark 程序的入口类、程序 JAR 包路径、程序参数等信息。

  2. 创建 SparkContext 对象:SparkContext 对象是 Spark 集群的入口,它负责管理 Spark 集群资源和执行任务。spark-submit 脚本会根据命令行参数创建 SparkContext 对象。

  3. 提交任务:SparkContext 对象会根据程序入口类和程序参数创建相应的任务,并将这些任务提交给集群中的节点执行。

  4. 监控任务执行情况:SparkContext 对象会监控任务的执行情况,并根据需要对任务进行调度和重试。

三、Spark 任务执行流程:任务如何被执行?

当 Spark 任务被提交后,它将经历以下几个阶段:

  1. 任务调度:Spark 调度器根据集群资源和任务优先级等因素,将任务分配给集群中的节点执行。

  2. 任务执行:节点上的 Spark Executor 进程负责执行任务。Executor 进程会加载程序 JAR 包,创建任务实例,并执行任务。

  3. 任务完成:当任务执行完成后,Executor 进程会将任务结果返回给 SparkContext 对象。

  4. 结果汇总:SparkContext 对象会将各个任务的结果汇总起来,并返回给用户程序。

四、Spark 源码分析:深入探索 Spark 任务提交过程

为了更深入地理解 Spark 任务提交过程,我们不妨深入到 Spark 源码中一探究竟。以下是一些关键代码片段:

  1. spark-submit 脚本的入口函数:
def main(args: Array[String]): Unit = {
  val parser = new SparkSubmitArgumentParser
  val sparkSubmitArgs = parser.parse(args)
  submit(sparkSubmitArgs)
}
  1. 创建 SparkContext 对象的代码片段:
val sparkContext = SparkContext.getOrCreate(
  sparkConf,
  new SecurityManager(sparkConf),
  classLoader,
  new LocalMapOutputTrackerMaster,
  maybeLocalMaster,
  Map(),
  sparkSubmitArgs)
  1. 提交任务的代码片段:
def submit(sparkSubmitArgs: SparkSubmitArguments): Unit = {
  // Build the app submission environment.
  val appArgs =
    sparkSubmitArgs.userArgs.toArray
  val appResource =
    sparkSubmitArgs.mainClass.stripSuffix("
def submit(sparkSubmitArgs: SparkSubmitArguments): Unit = {
  // Build the app submission environment.
  val appArgs =
    sparkSubmitArgs.userArgs.toArray
  val appResource =
    sparkSubmitArgs.mainClass.stripSuffix("$").stripSuffix("$").replace(".", "/") + ".class"
  val mainClass = sparkSubmitArgs.mainClass
  val maybeMainJar = sparkSubmitArgs.jars.find(_.exists(_.toURI.getPath.endsWith(appResource)))
  val mainJar = maybeMainJar.getOrElse(sparkSubmitArgs.resource)
  val submission: Option[Submission] =
    submitApplication(sparkConf, sparkSubmitArgs, mainJar, mainClass, appArgs)
  ...
}
quot;
).stripSuffix("
def submit(sparkSubmitArgs: SparkSubmitArguments): Unit = {
  // Build the app submission environment.
  val appArgs =
    sparkSubmitArgs.userArgs.toArray
  val appResource =
    sparkSubmitArgs.mainClass.stripSuffix("$").stripSuffix("$").replace(".", "/") + ".class"
  val mainClass = sparkSubmitArgs.mainClass
  val maybeMainJar = sparkSubmitArgs.jars.find(_.exists(_.toURI.getPath.endsWith(appResource)))
  val mainJar = maybeMainJar.getOrElse(sparkSubmitArgs.resource)
  val submission: Option[Submission] =
    submitApplication(sparkConf, sparkSubmitArgs, mainJar, mainClass, appArgs)
  ...
}
quot;
).replace(".", "/") + ".class" val mainClass = sparkSubmitArgs.mainClass val maybeMainJar = sparkSubmitArgs.jars.find(_.exists(_.toURI.getPath.endsWith(appResource))) val mainJar = maybeMainJar.getOrElse(sparkSubmitArgs.resource) val submission: Option[Submission] = submitApplication(sparkConf, sparkSubmitArgs, mainJar, mainClass, appArgs) ... }

五、结语

通过对 Spark 源码的分析,我们对 Spark 任务提交过程有了更深入的了解。掌握了这些知识,您将能够更好地优化 Spark 程序的性能,并解决在 Spark 任务提交过程中可能遇到的问题。希望本文对您的 Spark 学习和实践有所帮助。