Client作为Endpoint的具体实例,下面我们介绍一下Client启动以及OnStart指令后的额外工作

一、脚本概览
     下面是一个举例:
/opt/jdk1..0_79/bin/java
-cp /opt/spark-2.1./conf/:/opt/spark-2.1./jars/*:/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/
-Xmx1g
-XX:MaxPermSize=256m
org.apache.spark.deploy.SparkSubmit
--master spark://zqh:7077
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
../examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 10
 
二、SparkSubmit启动流程
     SparkSubmit的启动流程如下:
  

  • SparkSubmitArguments:
    • 解析Client启动的参数
      • --name --master --class --deploy-mode
      • --num-executors --executor-cores --total-executor-cores --executor-memory
      • --driver-memory --driver-cores --driver-class-path --driver-java-options --driver-library-path
      • --properties-file
      • --kill --status --supervise --queue
      • --files  --py-files
      • --archives --jars --packages --exclude-packages --repositories
      • --conf(解析存入Map : sparkProperties中)
      • --proxy-user --principal --keytab --help --verbose --version --usage-error
    • 合并--properties-file(没有配置默认为conf/spark-defaults.conf)文件配置项(不在--conf中的配置 )至sparkProperties
    • 删除sparkProperties中不以spark.开头的配置项目
    • 启动参数为空的配置项从sparkProperties中合并
    • 根据action(SUBMIT,KILL,REQUEST_STATUS)校验各自必须参数是否有值
  • Case Submit:
    • 获取childMainClass
      • [--deploy-mode] = clent(默认):用户任务启动类mainClass(--class)
      • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = spark:* & useRest:                                                                                                                                            org.apache.spark.deploy.rest.RestSubmissionClient
      • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = spark:*  & !useRest :  org.apache.spark.deploy.Client
      • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = yarn: org.apache.spark.deploy.yarn.Client
      • [--deploy-mode] = cluster &  [--master] = mesos:*: org.apache.spark.deploy.rest.RestSubmissionClient
    • 获取childArgs(子运行时对应命令行组装参数)
      • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = spark:* & useRest: 包含primaryResource与mainClass
      • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = spark:*  & !useRest :  包含--supervise --memory --cores  launch 【childArgs】, primaryResource, mainClass
      • [--deploy-mode]  = cluster &  [--master] = yarn:--class  --arg --jar/--primary-py-file/--primary-r-file
      • [--deploy-mode] = cluster &  [--master] = mesos:*: primaryResource
    • 获取childClasspath
      • [--deploy-mode] = clent:读取--jars配置,与primaryResource信息(../examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar)
    • 获取sysProps
      • 将sparkPropertie中的所有配置封装成新的sysProps对象,另外还增加了一下额外的配置项目
    • 将childClasspath通过当前的类加载器加载中
    • 将sysProps设置到当前jvm环境中
    • 最终反射执行childMainClass,传参为childArgs
 
 
     下面仅针对于org.apache.spark.deploy.Client进行解读
 
三、Client启动流程
     Client的启动流程如下:
   
  • SparkConf:加载key以spark.开头的系统属性(Utils.getSystemProperties)
  • ClientArguments:
    • 解析Client启动的参数
      • --cores  -c --memory -m --supervise -s --verbose -v
      • launch  jarUrl master mainClass
      • kill master driverId
    • 将--properties-file(没有配置默认为conf/spark-defaults.conf)中spark.开头的配置存入SparkConf
    • 在没有配置情况下,cores默认为1核
    • 在没有配置情况下,memory默认为1G
    • NettyRpcEnv中的内部处理遵循RpcEndpoint统一处理,这里不再赘述
  • 最终守护进程会一直存在等待结束信awaitTermination
 
四、Client的OnStart监听事件
     Client的启动完成后异步执行工作如下:
   
  • 如果是发布任务(case launch),Client创建一个DriverDescription,并向Master发起RequestSubmitDriver请求
    • Command中的mainClass为: org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper
    • Command中的arguments为: Seq("{{WORKER_URL}}", "{{USER_JAR}}", driverArgs.mainClass)
  • Master接受RequestSubmitDriver请求后,将DriverDescription封装为一个DriverInfo,
    • startTime与submitDate都为当前时间
    • driverId格式为:driver-yyyyMMddHHmmss-nextId,nextId是全局唯一的
  • Master持久化DriverInfo,并加入待调度列表中(waitingDrivers),触发公共资源调度逻辑(公共资源调度详解见下一节内容)
  • Master公共资源调度结束后,返回SubmitDriverResponse给Client
 
五、RpcMessage处理(receiveAndReply)
 
消息实例 发起方 接收方 说明
       
 
六、OneWayMessage处理(receive)
消息实例 发起方 接收方 说明
SubmitDriverResponse Master Client  
KillDriverResponse   Client  

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