Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具，可以帮助我们熟悉Scala语言。即使你对Scala不熟悉，仍然可以使用这个工具。Spark shell使得用户可以和Spark集群交互，提交查询，这便于调试，也便于初学者使用Spark。 

      感受到Spark shell是如此的方便，因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell，即Scala解释器)，并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)的所有功能。

     Sprk Shell虽然强大，但多数时候你还是会运行编译后的代码，而不是使用REPL环境，即API。

　　这里啊，首次使用spark一般都是从执行spark-shell开始的。当在键盘上敲入spark-shell并回车时，我用源码来分析。

　　这里是个知识点。若没有对spark进行安装集群部署，直接将spark的压缩包，解压，然后执行spark-shell，默认是local模式。

　　关于spark的安装部署方式，我这里不多赘述。请移步

Spark运行模式概述

　　而，我们这一句将spark进行了集群安装（Jdk、Scala、Hadoop、Spark）等。

　　执行spark-shell，则是，集群模式。

　　想清晰的学习，请移步

Spark Standalone与Spark on YARN的几种提交方式

spark-shell的脚本

export SPARK_SUBMIT_OPTS
"$FWDIR"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "$@"

 spark-submit的脚本

exec "$SPARK_HOME"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@"

 spark-class的脚本

# Find the java binary
if [ -n "${JAVA_HOME}" ]; then
RUNNER="${JAVA_HOME}/bin/java"
else
if [ `command -v java` ]; then
RUNNER="java"
else
echo "JAVA_HOME is not set" >&2
exit 1
fi
fi

 

exec    "$RUNNER" -cp "$LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main "$@"

总结:

　　1、运行spark-shell，则会运行spark-submit。

 　 2、spark-shell其实是对spark-submit的一层封装!!!

     3、在某些情况下，可能需要对环境变量及JVM启动参数做修改，还可能涉及ulimit中的某些配置项，那么可以将这些指令添加到sparl-class中。

　　4、SparkSbumit当中定义了mian函数，在它的处理中会将Spark Repl运行起来，Spark Repl能够接收用户的输入，通过编译与运行，返回结果给用户。

这就是Spark具有交互处理能力的原因所在。

　　调用顺序： SparkSbumit    ->   repl.Main   ->   SparkILoop

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5717800.html，如需转载请自行联系原作者