Spark中Standalone模式下Spark应用的整个启动过程是怎样的

本篇文章为大家展示了Spark中Standalone模式下Spark应用的整个启动过程是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

一，Standalone模式下的spark角色

  大家都知道在Standalone模式下，spark一共有以下五种角色：

sparksubmit，master，Worker，Driver，Executor。具体这五种角色在我们提交应用的时候起到哪些作用呢，我们下面就来详细讲解

1，SparkSubmit

加载一个Spark应用程序的入口。这个类处理设置spark相关依赖的Classpath(足见其重要性)，同时屏蔽了不同集群管理器和不同部署模式的细节，为用户提供统一接口。

2，Master

主要功能：

A),接受worker的注册并管理Worker

B),接受SparkSubmit提交的Application，并调度启动Driver(发送launchdriver给Worker)。

C),接受Driver端AppClient发送的Registerapplication(appDescription,self),然后调度，发送LaunchExecutor消息给Worker。

3，Worker

A),向Master注册，并维持心跳。

B),接受Master的launchdriver消息，并启动Driver。

C),接受Master的LaunchExecutor消息，并启动Executor

4，Driver

A),通过AppClient向Master注册App，此时携带者CoraseGrainedExecutorBackend信息。

B),接受Executor注册，维护Executor信息。

C),划分Stage，封装task，并调度task。

5，Executor

A),向Driver注册自己并维护心跳

B),接受Driver的LaunchTask信息，并执行task。

C),将task执行结果返回给Driver。

二，Standalone提交一个应用源码过程

1，启动Driver的过程

Org.apache.spark.launcher.Main

org.apache.spark.deploy.SparkSubmit

org.apache.spark.deploy.rest.RestSubmissionClient

Org.apache.spark.deploy.rest.StandaloneRestServer

org.apache.spark.deploy.master.Master

Org.apache.spark.deploy.worker.Worker

Org.apache.spark.deploy.worker.DriverRunner

org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper

用户自定义程序 ~~~

 2，启动Executor的过程

org.apache.spark.SparkContext

Org.apache.spark.scheduler.cluster.SparkDeploySchedulerBackend

Org.apache.spark.deploy.client.AppClient

org.apache.spark.deploy.master.Master

Org.apache.spark.deploy.worker.Worker

Org.apache.spark.deploy.worker.ExecutorRunner

org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend

org.apache.spark.executor.Executor

 3，执行task的过程

org.apache.spark.scheduler.cluster.CoarseGrainedSchedulerBackend

org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend

org.apache.spark.executor.Executor

org.apache.spark.executor.TaskRunner

三，结合具体流程图讲解

上述内容就是Spark中Standalone模式下Spark应用的整个启动过程是怎样的，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注编程之家行业资讯频道。