【原】Spark中Client源码分析(一)
在Spark Standalone中我们所谓的Client,它的任务其实是由AppClient和DriverClient共同完成的。AppClient是一个允许app(Client)和Spark集群通信的中间人,接受master URL、app的信息、一个集群事件的监听器以及事件监听的回调函数,主要和Master交互App相关的信息,DriverClient主要用于和Master交互Driver相关的信息,比如启动、停止及运行状况等,本篇先介绍AppClient。
1.AppClient类主要字段、方法如下:

由上图我们可以知道,ClientEndpoint是作为AppClient的一个私有类存在的。
(1)stop方法如下所示,主要用于向master发送消息,停止并注销app。
def stop() {
if (endpoint != null) {
try {
//返回Rpc ask的超时时间120s
val timeout = RpcUtils.askRpcTimeout(conf)
//client向master发送注销app的信息,在120s内如果不响应,那么将抛RpcTimeoutException
timeout.awaitResult(endpoint.askBoolean)
} catch {
case e: TimeoutException =>
logInfo("Stop request to Master timed out; it may already be shut down.")
}
endpoint = null
}
}
下面我们重点看ClientEndpoint,它是线程安全的。
2.ClientEndpoint
2.1属性
(1)//设置一个boolean标识,用于避免多次调用listener.disconnected()
private var alreadyDisconnected = false
(2)//app向master申请注册的线程池,因为被maser注册是一个阻塞操作,所以线程池的个数是"masterRpcAddresses.size",这样app就能同时被所有的master注册
private val registerMasterThreadPool = new ThreadPoolExecutor(
0,
masterRpcAddresses.size, // Make sure we can register with all masters at the same time
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueueRunnable,
ThreadUtils.namedThreadFactory("appclient-register-master-threadpool"))
(3)一个守护单线程用于申请注册操作
private val registrationRetryThread =
ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("appclient-registration-retry-thread")
2.2方法
(1)构造函数为ClientEndpoint的主构造器。
(2)onStart方法,用于将App注册到所有的Master上
override def onStart(): Unit = {
try {
//“1”表示第几次注册,最大次数不超过3次,第n次申请注册到master上
registerWithMaster(1)详见下①
} catch {
case e: Exception =>
logWarning("Failed to connect to master", e)
//监听器停止并将boolen状态标识设置为true
markDisconnected()
//停止rpcendpoint
stop()
}
}
①registerWithMaster方法如下,用于异步注册到所有的master上,如果没有超过再次注册的次数(3次),那么每20s将会重新调用该方法申请注册,如果注册成功,所有的调用work和futures将会被取消。
private def registerWithMaster(nthRetry: Int) {
registerMasterFutures = tryRegisterAllMasters()
registrationRetryTimer = registrationRetryThread.scheduleAtFixedRate(new Runnable {
override def run(): Unit = {
Utils.tryOrExit {
if (registered) {
registerMasterFutures.foreach(.cancel(true))
registerMasterThreadPool.shutdownNow()
} else if (nthRetry >= REGISTRATION_RETRIES) {
markDead("All masters are unresponsive! Giving up.")
} else {
registerMasterFutures.foreach(.cancel(true))
registerWithMaster(nthRetry + 1)
}
}
}
}, REGISTRATION_TIMEOUT_SECONDS, REGISTRATION_TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS)
}
(3)onstop方法如下,释放资源。
override def onStop(): Unit = {
if (registrationRetryTimer != null) {
registrationRetryTimer.cancel(true)
}
registrationRetryThread.shutdownNow()
registerMasterFutures.foreach(_.cancel(true))
registerMasterThreadPool.shutdownNow()
}
(4)receive方法,receive接受到的消息分为5种,分别为
- (1)app被master成功注册,并将注册成功的app添加到监听器中
case RegisteredApplication(appId_, masterRef) => appId = appId_ registered = true master = Some(masterRef) listener.connected(appId)
- (2)移除app,停止rpcendpoint
case ApplicationRemoved(message) => markDead("Master removed our application: %s".format(message))
stop()
- (3)向master申请为app添加executor,并添加到监听器中
case ExecutorAdded(id: Int, workerId: String, hostPort: String, cores: Int, memory: Int) =>val fullId = appId + "/" + id
logInfo("Executor added: %s on %s (%s) with %d cores".format(fullId, workerId, hostPort, cores))
sendToMaster(ExecutorStateChanged(appId, id, ExecutorState.RUNNING, None, None))
listener.executorAdded(fullId, workerId, hostPort, cores, memory) - (4)Executor的信息发生改变,记录到日志中
case ExecutorUpdated(id, state, message, exitStatus) =>
val fullId = appId + "/" + id
val messageText = message.map(s => " (" + s + ")").getOrElse("")
logInfo("Executor updated: %s is now %s%s".format(fullId, state, messageText))
if (ExecutorState.isFinished(state)) {
listener.executorRemoved(fullId, message.getOrElse(""), exitStatus) }
- (5)HA机制,为app更换master
case MasterChanged(masterRef, masterWebUiUrl) =>
logInfo("Master has changed, new master is at " + masterRef.address.toSparkURL)
master = Some(masterRef)
alreadyDisconnected = false
masterRef.send(MasterChangeAcknowledged(appId))
【原】Spark中Client源码分析(一)的更多相关文章
- 【原】Spark中Client源码分析(二)
继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的 ...
- 【原】Spark中Master源码分析(二)
继续上一篇的内容.上一篇的内容为: Spark中Master源码分析(一) http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5312965.html 4.receive方法, ...
- 【原】 Spark中Worker源码分析(二)
继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Worker源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5300202.html 4.receive方法, r ...
- 【原】Spark中Master源码分析(一)
Master作为集群的Manager,对于集群的健壮运行发挥着十分重要的作用.下面,我们一起了解一下Master是听从Client(Leader)的号召,如何管理好Worker的吧. 1.家当(静态属 ...
- Spark中决策树源码分析
1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发. """ Decision Tree Classifica ...
- 【原】 Spark中Worker源码分析(一)
Worker作为对于Spark集群的健壮运行起着举足轻重的作用,作为Master的奴隶,每15s向Master告诉自己还活着,一旦主人(Master>有了任务(Application),立马交给 ...
- Spark Scheduler模块源码分析之TaskScheduler和SchedulerBackend
本文是Scheduler模块源码分析的第二篇,第一篇Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler主要分析了DAGScheduler.本文接下来结合Spark-1.6.0的源码继 ...
- Spark Scheduler模块源码分析之DAGScheduler
本文主要结合Spark-1.6.0的源码,对Spark中任务调度模块的执行过程进行分析.Spark Application在遇到Action操作时才会真正的提交任务并进行计算.这时Spark会根据Ac ...
- Spark RPC框架源码分析(一)简述
Spark RPC系列: Spark RPC框架源码分析(一)运行时序 Spark RPC框架源码分析(二)运行时序 Spark RPC框架源码分析(三)运行时序 一. Spark rpc框架概述 S ...
随机推荐
- 工作流(Workflow)学习---基础知识整理
工作流定义: 工作流是将一组任务组织起来以完成某个经营过程:定义了任务的触发顺序和触发条件,每个任务可以由一个或多个软件系统完成,也可以由一个或一组人完成,还可以由一个或多个人与软件系统协作完成. 工 ...
- DBMS_SCHEDULER and DBMS_JOB
引用原文:http://foolraty.iteye.com/blog/1107803 For DBMS_JOB usage:To find out more information about th ...
- leetcode 解题 String to Integer (atoi)(C&python)
//此题是easy题,比较简单,主要困难在考虑全输入的各种情况://1.开始的时候有空格等空白字符//2.开头有加减号//3.溢出(第一次写就是没有考虑到这个情况) //C代码int myAtoi(c ...
- can't add foreign key in mysql?
create table department (dept_name ), building ), budget numeric(,) ), primary key (dept_name) ); cr ...
- 【BZOJ】1044: [HAOI2008]木棍分割 二分+区间DP
链接:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1044 Description 有n根木棍, 第i根木棍的长度为Li,n根木棍依次连结了一起, ...
- poj 3013 Big Christmas Tree Djistra
Big Christmas Tree 题意:图中每个节点和边都有权值,图中找出一颗树,树根为1使得 Σ(树中的节点到树根的距离)*(以该节点为子树的所有节点的权值之和) 结果最小: 分析:直接求出每个 ...
- 如何组织css,写出高质量的css代码
!如何组织css一:css的API 属于基础部分,这部分的能力用“对”和“错”来评判. 比如说把文字设置为红色,只能用color:red:这种写法是对的,其他任何写法都是错的. 二:css框架 不能用 ...
- 1010 [HNOI2008]玩具装箱toy
斜率优化dp: 推荐学习http://www.cnblogs.com/perseawe/archive/2012/05/12/bz1010.html 看着别人的题解自己学着推,终于理解了 #inclu ...
- javaScript Code 用javascript确定每月第二个星期五
废话少说只就上Code: 说明:getDay()方法获取星期(这里的星期是从0到6).参见:http://www.w3school.com.cn/js/js_obj_date.asp 中的ge ...
- 进程间通信(IPC) 简介
IPC是进程间通信的简称.传统上该术语描述的是运行在某个操作系统之上的不同进程间消息传递的不同方式. 我们讨论分为四个领域: 消息传递(管道,FIFO,消息队列(system v消息队列,posix消 ...