【原】Spark中Client源码分析(一)
在Spark Standalone中我们所谓的Client,它的任务其实是由AppClient和DriverClient共同完成的。AppClient是一个允许app(Client)和Spark集群通信的中间人,接受master URL、app的信息、一个集群事件的监听器以及事件监听的回调函数,主要和Master交互App相关的信息,DriverClient主要用于和Master交互Driver相关的信息,比如启动、停止及运行状况等,本篇先介绍AppClient。
1.AppClient类主要字段、方法如下:

由上图我们可以知道,ClientEndpoint是作为AppClient的一个私有类存在的。
(1)stop方法如下所示,主要用于向master发送消息,停止并注销app。
def stop() {
if (endpoint != null) {
try {
//返回Rpc ask的超时时间120s
val timeout = RpcUtils.askRpcTimeout(conf)
//client向master发送注销app的信息,在120s内如果不响应,那么将抛RpcTimeoutException
timeout.awaitResult(endpoint.askBoolean)
} catch {
case e: TimeoutException =>
logInfo("Stop request to Master timed out; it may already be shut down.")
}
endpoint = null
}
}
下面我们重点看ClientEndpoint,它是线程安全的。
2.ClientEndpoint
2.1属性
(1)//设置一个boolean标识,用于避免多次调用listener.disconnected()
private var alreadyDisconnected = false
(2)//app向master申请注册的线程池,因为被maser注册是一个阻塞操作,所以线程池的个数是"masterRpcAddresses.size",这样app就能同时被所有的master注册
private val registerMasterThreadPool = new ThreadPoolExecutor(
0,
masterRpcAddresses.size, // Make sure we can register with all masters at the same time
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueueRunnable,
ThreadUtils.namedThreadFactory("appclient-register-master-threadpool"))
(3)一个守护单线程用于申请注册操作
private val registrationRetryThread =
ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("appclient-registration-retry-thread")
2.2方法
(1)构造函数为ClientEndpoint的主构造器。
(2)onStart方法,用于将App注册到所有的Master上
override def onStart(): Unit = {
try {
//“1”表示第几次注册,最大次数不超过3次,第n次申请注册到master上
registerWithMaster(1)详见下①
} catch {
case e: Exception =>
logWarning("Failed to connect to master", e)
//监听器停止并将boolen状态标识设置为true
markDisconnected()
//停止rpcendpoint
stop()
}
}
①registerWithMaster方法如下,用于异步注册到所有的master上,如果没有超过再次注册的次数(3次),那么每20s将会重新调用该方法申请注册,如果注册成功,所有的调用work和futures将会被取消。
private def registerWithMaster(nthRetry: Int) {
registerMasterFutures = tryRegisterAllMasters()
registrationRetryTimer = registrationRetryThread.scheduleAtFixedRate(new Runnable {
override def run(): Unit = {
Utils.tryOrExit {
if (registered) {
registerMasterFutures.foreach(.cancel(true))
registerMasterThreadPool.shutdownNow()
} else if (nthRetry >= REGISTRATION_RETRIES) {
markDead("All masters are unresponsive! Giving up.")
} else {
registerMasterFutures.foreach(.cancel(true))
registerWithMaster(nthRetry + 1)
}
}
}
}, REGISTRATION_TIMEOUT_SECONDS, REGISTRATION_TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS)
}
(3)onstop方法如下,释放资源。
override def onStop(): Unit = {
if (registrationRetryTimer != null) {
registrationRetryTimer.cancel(true)
}
registrationRetryThread.shutdownNow()
registerMasterFutures.foreach(_.cancel(true))
registerMasterThreadPool.shutdownNow()
}
(4)receive方法,receive接受到的消息分为5种,分别为
- (1)app被master成功注册,并将注册成功的app添加到监听器中
case RegisteredApplication(appId_, masterRef) => appId = appId_ registered = true master = Some(masterRef) listener.connected(appId)
- (2)移除app,停止rpcendpoint
case ApplicationRemoved(message) => markDead("Master removed our application: %s".format(message))
stop()
- (3)向master申请为app添加executor,并添加到监听器中
case ExecutorAdded(id: Int, workerId: String, hostPort: String, cores: Int, memory: Int) =>val fullId = appId + "/" + id
logInfo("Executor added: %s on %s (%s) with %d cores".format(fullId, workerId, hostPort, cores))
sendToMaster(ExecutorStateChanged(appId, id, ExecutorState.RUNNING, None, None))
listener.executorAdded(fullId, workerId, hostPort, cores, memory) - (4)Executor的信息发生改变,记录到日志中
case ExecutorUpdated(id, state, message, exitStatus) =>
val fullId = appId + "/" + id
val messageText = message.map(s => " (" + s + ")").getOrElse("")
logInfo("Executor updated: %s is now %s%s".format(fullId, state, messageText))
if (ExecutorState.isFinished(state)) {
listener.executorRemoved(fullId, message.getOrElse(""), exitStatus) }
- (5)HA机制,为app更换master
case MasterChanged(masterRef, masterWebUiUrl) =>
logInfo("Master has changed, new master is at " + masterRef.address.toSparkURL)
master = Some(masterRef)
alreadyDisconnected = false
masterRef.send(MasterChangeAcknowledged(appId))
【原】Spark中Client源码分析(一)的更多相关文章
- 【原】Spark中Client源码分析(二)
继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的 ...
- 【原】Spark中Master源码分析(二)
继续上一篇的内容.上一篇的内容为: Spark中Master源码分析(一) http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5312965.html 4.receive方法, ...
- 【原】 Spark中Worker源码分析(二)
继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Worker源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5300202.html 4.receive方法, r ...
- 【原】Spark中Master源码分析(一)
Master作为集群的Manager,对于集群的健壮运行发挥着十分重要的作用.下面,我们一起了解一下Master是听从Client(Leader)的号召,如何管理好Worker的吧. 1.家当(静态属 ...
- Spark中决策树源码分析
1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发. """ Decision Tree Classifica ...
- 【原】 Spark中Worker源码分析(一)
Worker作为对于Spark集群的健壮运行起着举足轻重的作用,作为Master的奴隶,每15s向Master告诉自己还活着,一旦主人(Master>有了任务(Application),立马交给 ...
- Spark Scheduler模块源码分析之TaskScheduler和SchedulerBackend
本文是Scheduler模块源码分析的第二篇,第一篇Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler主要分析了DAGScheduler.本文接下来结合Spark-1.6.0的源码继 ...
- Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler
本文主要结合Spark-1.6.0的源码,对Spark中任务调度模块的执行过程进行分析.Spark Application在遇到Action操作时才会真正的提交任务并进行计算.这时Spark会根据Ac ...
- Spark RPC框架源码分析(一)简述
Spark RPC系列: Spark RPC框架源码分析(一)运行时序 Spark RPC框架源码分析(二)运行时序 Spark RPC框架源码分析(三)运行时序 一. Spark rpc框架概述 S ...
随机推荐
- prefix和unprefix
exports._esModule = true; exports.default = { prefix: function prefix(prop){ if (prop[0] === '-'){ v ...
- 添加数据时候获取自增的ID
create database dbDemo go use dbDemo go create table tdstudent { id int primary key identity(1,1), n ...
- Python自省学习
1. 访问对象的属性 class MyClass(): a=' b=' def __init__(self): pass def write(self): print self.a,self.b my ...
- 【BZOJ】1070: [SCOI2007]修车
1070: [SCOI2007]修车 Description 同 一时刻有N位车主带着他们的爱车来到了汽车维修中心.维修中心共有M位技术人员,不同的技术人员对不同的车进行维修所用的时间是不同的.现在需 ...
- 2、分布式文件系统---HDFS
1.HDFS设计前提与目标 (1)硬件错误是常态而不是异常. 错误检测并快速自动恢复是HDFS最核心设计目标 (2)流式数据访问.运行在HDFS上的应用主要是以流式数据读取为主,做批量处理而不是用户 ...
- 3224: Tyvj 1728 普通平衡树
Description 您需要写一种数据结构(可参考题目标题),来维护一些数,其中需要提供以下操作: 1. 插入x数 2. 删除x数(若有多个相同的数,因只删除一个) 3. 查询x数的排名(若有多个相 ...
- 区域生长算法的一种C++实现
区域生长算法是一种图像分割方法,能够将图像中具有相同特征的连通区域分割出来,同时保证较好的边缘信息. 区域生长算法的优点是简单,容易实现:但空间和时间复杂度较高,对分割图像要求较高,否则容易形成孔洞和 ...
- 通过I2C总线向EEPROM中写入数据,记录开机次数
没买板子之前,用protues画过电路图,实现了通过i2c总线向EEPROM中写入和读出数据. 今天,在自己买的板子上面写关于i2c总线的程序,有个地方忘了延时,调程序的时候很蛋疼.下面说说我对I2c ...
- hdu 1754 I Hate It (模板线段树)
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1754 I Hate It Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others) M ...
- [转载]Winform等待窗口的实现(附源代码)
在开发Winform程序的时候,经常会用到等待窗口(如网络通讯.数据库连接等需要一定时间来执行的操作),这样可以给用户提供更好的体验. 等待窗口的主要功能是一边执行需要等待的操作,一边显示一个等待界面 ...