Spark源码剖析（五）：Master原理与源码剖析（下）

一. 状态改变机制源码分析

在剖析Master核心的资源调度算法之前，让我们先来看看Master的状态改变机制。 

Driver状态改变

 
可以看出，一旦Driver状态发生改变，基本没有好事情，后果要么是删除Driver，要么是报异常！ 
  
removeDriver方法：

 

Executor状态改变

 
可以看出，如果Executor时非正常退出，会尝试重新调度（启动）该Executor，直到该Application达到了最大的重试次数10次。 
  
removeApplication方法

二. 资源调度机制源码分析（schedule方法）

1. schedule方法的作用是为当前等待分配资源的app分配可用的集群资源，该方法会在新的app加入或者是可用资源改变时被调用。 
    
2. 首先是调度Drivers（只有在yarn cluster模式下Driver才需要调度），随机打乱AliveWorkers的

 

3. 接下来我们来调度Application（核心！），使用简单的FIFO策略，调度算法分为spreadOutApps和非spreadOutApps，spreadOutApps算法就是尽可能平均的将总app cores分配到所有Worker节点，非spreadOutApps算法就是将总app cores分配到尽可能少的Worker节点。

 
  
canUse()方法

 
  
launchExecutor方法