Spark源码解析：Job提交与运行详解

本文主要探讨了Apache Spark源码中的Job提交与运行机制，以wordCount为例进行详细解析。首先，作者介绍了实验环境的准备步骤，包括下载Spark binary（版本0.9.1），安装Scala、SBT（Sbt构建工具）和Java。在Spark Shell的运行上，着重讲解了两种模式：本地模式（local）和本地集群模式（localcluster）。 在本地模式下，只需在命令行中指定`MASTER=local`，表示运行在单机环境中，可以直接通过`bin/spark-shell`启动Spark Shell。而本地集群模式模拟了standalone集群的环境，需要先启动Master（通过`sbin/start-master.sh`），然后启动Worker，并在Spark Shell中连接到指定的master地址。 文章接着提到配置Spark环境的重要性，如修改`spark-env.sh`文件，设置`SPARK_MASTER_IP`和`SPARK_LOCAL_IP`为localhost，以适应特定的网络环境。这些设置对于Master和Worker之间的通信至关重要，特别是当集群部署在多台机器上时。 在实际的Job提交过程中，用户会编写Spark作业（例如wordCount），然后通过`sc.textFile()`等API调用创建DataFrame或RDD，这些数据结构会被转化为一系列Stage，每个Stage由一个或多个Task组成。Spark Job的提交实际上是在Driver程序中执行的，它会将任务分发给Worker节点，每个Worker执行其负责的任务。 运行Job时，Driver会创建一个ExecutorTaskScheduler来调度任务，根据资源分配策略（如资源级别调度器ResourceScheduler）将任务分发给可用的Executor。每个Executor会在自己的内存和CPU资源上执行其接收到的任务。Task的执行过程涉及到序列化数据、执行用户代码（transformations和actions）、以及结果的合并和返回。 本文深入剖析了Spark Job从提交到运行的整个流程，涉及了Master-Worker架构、配置管理、任务调度以及分布式计算的核心组件。这对于理解Spark的内部工作机制和优化性能具有重要的参考价值。