spark[源码]-sparkContext概述

SparkContext概述

sparkContext是所有的spark应用程序的发动机引擎，就是说你想要运行spark程序就必须创建一个，不然就没的玩了。sparkContext负责初始化很多东西，当其初始化完毕以后，才能像spark集群提交任务，这个地方还有另一个管理配置的类sparkConf，它主要负责配置，检查，修改等工作，这会在后期源码阅读的时候你会经常看到的一个参数conf，说的就是它。

1.代码小实例

object sparktest_hivesql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("sparktest_sql"))
    val hiveContext = new HiveContext(sc)
    import hiveContext.implicits._
    hiveContext.sql("use data_sence")
    val testData = hiveContext.sql("select * from ods_position_day limit 10")
    testData.collect().foreach(x=>println("****:"+x))
    sc.stop()
  }
}

功能很多简单，即使通过spark和hive 的配置连接，让spark可以读hive 库里面的数据，这个地方就读取一个表里面的数据，打印出来。主要是为了做一个sparkconf和sparkContext的引子。

 2.sparkConf

1.参数配置处理

就是一些spark配置信息的处理，主要是一个：private val settings = new ConcurrentHashMap[String, String]()
sparkconf() 只接受一个boolean的参数：

当为true时，系统将加载外部设置。

当为false时，跳过加载外部设置,无论系统属性是什么,都要得到相同的配置.
对一些参数做出map处理，将用户自己添加和系统提供的进行整合，全是围绕这个方法进行处理的。

这个地方用到了一个scala的单例模式，返回的是this，这样你就用在生成sparkConf().setMaster().setAppName()的情况了。

2.对一些过时的参数进行验证。

 3.sparkContext描述

先来个简单的关系图了解一下基本关系：

1.spark程序在运行的时候分为Driver（任务解析，分配）和Executor（job具体执行者）两部分。

2.spark编程是基于SparkContext的，具体说来包含两部分。

　　1.spark编程的核心基础RDD，是由SparkContext来创建的。

　　2.spark程序的调度优化也是基于SparkContext。

3.spark程序的注册是通过SparkContext实例化时候生产的对象来完成的。其实是通过SchedulerBankend来注册程序。

4.spark程序运行时通过Master获取具体的计算资源，计算资源获取也是通过SparkContext产生的对象来申请。实际是SchedulerBackend来获取计算资源的。

5.SparkContext结束的时候spark也结束了。

4.spark初始化步骤

SparkContext的主构造器参数为SparkConf：这个地方简单的说一下，一直强调sparkContext只能有一个，但是其实是可以多个的。

allowMultipleContexts ：多个contexts的标签，当为true的时候 有多个sparkcontext的时候 会抛出异常。

SparkContext.markPartiallyConstructed(this, allowMultipleContexts) 为了多个sparkContexts。

SparkContext的初始化步骤如下：

1） 创建Spark执行环境SparkEnv；

2） 创建RDD清理器metadataCleaner；

3） 创建并初始化Spark UI；

4） Hadoop相关配置及Executor环境变量的设置；

5） 创建任务调度TaskScheduler；

6） 创建和启动DAGScheduler；

7） TaskScheduler的启动；

8） 初始化块管理器BlockManager；

9） 启动测量系统MetricsSystem；

10） 创建和启动Executor分配管理器ExecutorAllocationManager；

11） ContextCleaner的创建和启动；

12） Spark环境更新；

13） 创建DAGSchedulerSource和BlockManagerSource；

14） 将SparkContext标记为激活。