本課主題

  • Master 接收 Worker, Driver, Application
  • Master 处理 Driver 狀态变换
  • Master 处理 Executor 狀态变换

[引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发、学到什么样的知识点]

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Master 接受 Driver, Worker, Application 注册內幕

可以把 Master 想像成公司里的总经理,Driver 就是客户,Worker 是每个项目的技术领导,Executor 是实际干活的工程师,在实际情况下,他们三个会相互沟通,总经理一般都不会直接跟工程师沟通。但客户、技术领导和工程师一般都会进行沟通。

用这个例子,你就可以理解在 Spark 的世界中Master、Driver、Worker 三者会进行沟通Executor、Driver、Worker 三者也会进行沟通,而 Master 不会直接向 Excecutor 进行沟通。

[下图是 Master 接收 Worker, Driver, Application 的流程图]

Master 對其他组件注册的处理
  1. Master 接受注册的对象主要是 Driver, Application 和 Worker, 需要补充说明的是 Executor 不会注册给 Master,Executor 是注册给 Driver 中的 SchedulerBackend 的;
  2. Worker 是在启动之后主动向Master 注册的,这样设计有一个很大的好处,就是在生产环境下如果想把新的Worker 加入到已经运行的Spark 集群上,此时不需要重新启动Spark 集群就能够使用新加入的Worker 以提升处理能力;Worker 启动后会调用onStart( ) 方法,然后调用 registerWithMaster( ) 来注册给Master。
    [下图是 Worker.scala 中的 onStart 方法]

    这里  registerWithMaster( ) 首先会调用 tryRegisterAllMasters( )
    [下图是 Worker.scala 中的 registerWithMaster 方法]

    [下图是 Worker.scala 中的 tryRegisterAllMasters 方法]

    这里发送一个 RegisterWorker 的 case class 去 masterEndpoint
    [下图是 Worker.scala 中的 registerWithMaster 有一个参数的重载方法]

    在 RegisterWorker 这个数据结构中具体会有 id、host、port、workerEndPoint、cores、memory、webUiPort、publicAddress 等信息。它会首先判断一下 host 是不是空值和 port 必须是大于 0
    [下图是 DeployMessage.scala 中 RegisterWorker 的 case class]
  3. Master 接到 Worker 注册的请求后,首先会判断一下当前的 Master 是否是 Standby 的模式,如果是的话就不处理,然后会判断当前 Master 内存的数据结构 idToWorker 中是否已经有该 Worker 的注册信息,如果有的话此时并不会重覆注册;




  4. 通过持久化引擎例如 ZooKeeper 把注册信息持久化起来
  5. Master 如果决定接收注册的工人,首先会创建 WorkerInfo 对象来保存注册的 Worker 的信息:然后调用 registerWorker 来执行具体的注册的过程,如果 Worker 状态是 DEAD 的状态则直接过滤掉,对于 UNKNOWN 状态的内容会调用 removeWorker 方法来进行清理(包括清理该工人下的 Executors 和驱动程序。
  6. 注册的时候会先注册 Driver 然后再注册 Application

Master 处理 Driver 狀态变换

  • Master 對 Driver 和 Executor 狀態變化的處理,只有 Driver 的状态发生变发就直接调用 removeDriver 方法
  • 首先查看有没有这个 driver,要看看曾经有没有登记
 

Master 处理 Executor 狀态变换

  • 首先是查询一次有没有这个 Executor 注册的信息,
  • Executor 掛掉的時候系統會進行一定次數的重啟(最多重試10次)

 
 

[总结部份]

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參考資料

资料来源来至 DT大数据梦工厂 大数据传奇行动 第30课:Master的注册机制和状态管理解密

Spark源码图片取自于 Spark 1.6.0版本

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