"这篇文章是关于Spark在YarnCluster模式下的任务提交源码分析的第二部分,作者通过深入Spark 2.1.1的源码,详细解析Executor端的注册过程。文章适合对Spark源码有兴趣并有一定基础的读者,预计阅读时间30分钟。作者提醒读者,如有疑问或不解之处,可以进行讨论。此外,提供了获取Spark 2.1.1源码包的方式。"
在上一篇文章中,我们跟踪了在YarnCluster模式下,从Spark-submit启动到ExecutorBackend线程启动的过程。接下来,我们将重点探讨Executor如何向Driver注册。
Executor的启动命令触发了`CoarseGrainedExecutorBackend`类的执行,这是一个继承自`ThreadSafeRpcEndpoint`的类,意味着它是一个RPC通信的Endpoint。在`CoarseGrainedExecutorBackend`的`main`方法中,初始化了参数,并在其`run`方法中开始执行具体操作。
作为Endpoint,`CoarseGrainedExecutorBackend`需要建立自己的运行环境,并在构造函数中设定自己为节点。然后,根据Endpoint的生命周期,调用了`onStart()`方法。在这个方法中,Executor向Driver发送注册消息。
注册消息通过RPC的`ask`操作发送,这意味着在`CoarseGrainedSchedulerBackend`中会有对应的`receiveAndReply()`方法来处理这个请求。如果Driver确认可以注册,它会返回一个`true`的响应,并发送一条确认消息回Executor。
`CoarseGrainedExecutorBackend`的`receive()`方法接收到这个响应后,会继续执行后续的初始化工作,比如创建Executor实例,准备执行任务。这个过程涉及到Executor与Driver之间的持续通信,确保Executor成功加入到Spark集群并开始执行任务。
这个过程揭示了Spark在YarnCluster模式下,Executor与Driver之间是如何建立连接并完成注册的细节,这对于理解Spark的任务调度机制以及如何优化Spark应用的性能至关重要。通过源码分析,我们可以更深入地了解Spark内部的工作原理,为优化Spark应用提供理论基础。