SparkContext

SparkContext
1,Spark程序在运行的时候分为Driver和Executors两部分；
2,Spark的程序编写是基于SparkContext的，具体来说包含两方面：
Spark编程的核心基础—RDD，是由SparkContext来最初创建（第一个RDD一定是由SparkContext来创建的）；
Spark程序的调度优化也是基于SparkContext；
3,Spark程序的注册时通过SparkContext实例化时候生产的对象来完成的（其实是SchedulerBackend来注册程序）
4,Spark程序运行的时候要通过Cluster Manager获得具体的计算资源，计算资源的获取也是通过SparkContext产生的对象来申请的（其实是SchedulerBackend来获取计算资源的）；
5,SparkContext崩溃或者结束的时候整个Spark程序也结束啦！

总结：
Spark程序是通过SparkContext发布到Spark集群的;
Spark程序的运行都是在SparkContext为核心的调度器的指挥下进行的;
SparkContext崩溃或者结束的时候整个Spark程序也结束啦！

三：SparkContext天堂内幕
1,SparkContext构建的顶级三大核心对象：DAGScheduler、TaskScheduler、ShedulerBackend，其中：
DAGScheduler是面向Job的Stage的高层调度器；
TaskScheduler是一个接口，根据具体的Cluster Manager的不同会有不同的实现，Standalone模式下具体的实现是TaskSchedulerImpl；
SchedulerBackend是一个接口，根据具体的Cluster Manager的不同会有不同的实现，Standalone模式下具体的实现是SparkDeploySchedulerBackend；
2，从整个程序运行的角度来讲，SparkContext包含四大核心对象：DAGScheduler、TaskScheduler、ShedulerBackend、MapOutputTrackerMaster。

源码：
//Create and start the scheduler
val(sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master)
_schedulerBackend= sched
_taskScheduler= ts
_dagScheduler= new DAGScheduler(this)
_heartbeatReceiver.askBoolean

// start TaskScheduler after taskScheduler sets DAGScheduler reference in DAGScheduler’s
// constructor
_taskScheduler.start()

createTaskScheduler：
caseSPARK_REGEX(sparkUrl) =>
valscheduler = new TaskSchedulerImpl(sc)
valmasterUrls = sparkUrl.split(“,”).map(“spark://” + _)
valbackend = new SparkDeploySchedulerBackend(scheduler, sc, masterUrls)
scheduler.initialize(backend)
(backend, scheduler)

在sheduler.initialize调用的时候会创建ShedulerPool
this.backend= backend
// temporarily set rootPool name to empty
rootPool= new Pool(“”, schedulingMode, 0, 0)
schedulableBuilder= {
schedulingModematch {
case SchedulingMode.FIFO=>
new FIFOSchedulableBuilder(rootPool)
case SchedulingMode.FAIR=>
new FairSchedulableBuilder(rootPool, conf)
}
}
schedulableBuilder.buildPools()

SparkDeploySchedulerBackend有三大核心功能：
负责与Master链接注册当前程序；
接收集群中为当前应用程序而分配的计算资源Executor的注册并管理Executors；
负责发送Task到具体的Executor执行
补充说明的是：SparkDeploySchedulerBackend是被TaskSchedulerImpl来管理的！

// start TaskScheduler after taskScheduler sets DAGScheduler reference in DAGScheduler’s
// constructor
_taskScheduler.start()

valcommand = Command(“org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend”,
args, sc.executorEnvs, classPathEntries ++ testingClassPath, libraryPathEntries, javaOpts)

当通过SparkDeploySchedulerBackend注册程序给Master的时候会把上述command提交给Master，Master发指令给Worker去启动Executor所在的进程的时候加载的main方法所在的入口类就是command中的CoarseGrainedExecutorBackend，当然你可以实现自己的ExecutorBackened，在CoarseGrained
ExecutorBackend中启动Executor（Executor是先注册再实例化），Executor通过线程池并发执行Task.

private[spark] case class ApplicationDescription(
name: String,
maxCores: Option[Int],
memoryPerExecutorMB: Int,
command: Command,
appUiUrl: String,
eventLogDir: Option[URI] = None,
// short name of compression codec used when writing event logs, if any (e.g. lzf)
eventLogCodec: Option[String] = None,
coresPerExecutor: Option[Int] = None,
user: String = System.getProperty(“user.name”, “”)) {

override deftoString: String = “ApplicationDescription(” + name + “)”

学习于：

ＤＴ大数据梦工厂
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博客：http://.blog.sina.com.cn/ilovepains
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