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Spark源码分析 – Deploy

参考,Spark源码分析之-deploy模块 Client Client在SparkDeploySchedulerBackend被start的时候, 被创建, 代表一个application和spark cluster进行通信 Client的逻辑很简单, 封装ClientActor, 并负责该Actor的start和stop 而ClientActor的关键在于preStart的时候, 向master注册该application, 并且在执行过程中接收master发来的event /** * The main class used to talk to a Spark deploy cluster. Takes a master URL, an app description, * and a listener for cluster events, and calls back the listener when various events occur. */ private[spark] class Client( actorSystem: ActorSystem, master...

Spark源码分析 – SchedulerBackend

SchedulerBackend, 两个任务, 申请资源和task执行和管理 对于SparkDeploySchedulerBackend, 基于actor模式, 主要就是启动和管理两个actor Deploy.Client Actor, 负责资源申请, 在SparkDeploySchedulerBackend初始化的时候就会被创建, 然后Client会去到Master上注册, 最终完成在Worker上的ExecutorBackend的创建(参考,Spark源码分析 – Deploy), 并且这些ExecutorBackend都会被注册到Driver Actor上 Driver Actor, 负责task的执行 由于Spark是原先基于Mesos的, 然后为了兼容性才提供Standalone模式, 所以你可以看到Driver Actor中的接口都是mesos风格的, 在mesos的情况下应该是动态的申请资源, 然后执行task (猜测, 还没有看源码) 但对于coarse-grained Mesos mode和Spark's standalone deploy mode, 这步被简化成当...

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