发布时间：2022-08-19 12:17
spark使用了这么长时间，对于driver、master、worker、BlockManage、RDD、DAGScheduler、TaskScheduler这些概念或多或少都了解一些，但是对于其任务的提交，driver、application的调度与注册，资源的分配，executor的创建，job到stage再到task的切分过程，hdfs文件数据的读写操作，RDD本身的map reduce操作，持久化、check point的高可靠性容错性的实现等都没有一个系统和深入的了解，所以准备写个系列的文章，从源码角度探查下这些问题，以此加深对于spark的理解。这里只是列出了我目前感兴趣的点，后期如果有其它想研究的源码点，也会陆续加入该总纲和后面的系列文章中。
我虚拟机中安装的是spark3.0.1版本，所以源码我下载的也是这个。另外因为spark源码过多，为了更有效率的阅读，避免出现读懵的情况，所以我先列出了自己感兴趣的问题点，在源码阅读中也主要是以解决这些问题为主线。问题列表如下：
1、spark-submit如何将jar以及配置参数提交给spark服务器
2、spark如何启动driver、application注册、executor构建命令拼装
3、spark 如何进行driver、executor（application）任务的调度，以及executor向driver的注册
4、executor在worker上的创建过程，其本质是什么，是线程池吗？
5、DAGScheduler TaskScheduler如何配合提交任务，application、job、stage、taskset、task对应关系是什么？
6、spark如何通过BlockManager控制数据的读写
7、持久化、缓存、checkpoint功能区别和原理（待整理）
源码阅读中会有各种各样的名词术语，这里统一放到总纲中介绍：
Master:spark集群的主节点，管理spark其它节点的资源调度。
Worker:spark集群的工作节点，根据master主节点的管理，其创建并分配一定资源给executor。
Executor:spark最底层的工作线程池，由worker创建和分配资源。其要执行的工作由driver分发。
Driver:用户提交的应用程序代码在spark中运行起来就是一个driver，他是一个特殊的excutor进程，这个进程除了一般excutor都具有的运行环境外，还运行着DAGscheduler Tasksheduler Schedulerbackedn等组件。
Application:用户提交任务执行的总称。
Job:由Action算子触发生成的由一个或者多个stage组成的计算作业
DAGScheduler:根据job构建基于stage的DAG，其切分stage的依据是是否有shuffle操作发生。该对象会将各个stage提交给TaskScheduler进行进一步的任务切分。
stage:job下一级的任务操作粒度，由DAGScheduler依据是否有shuffle操作进行切分
TaskScheduler:接收DAGScheduler传过来的stage,将其转换成taskset任务集（taskset的内容和stage内容相同），最后将Taskset下发给executor进行处理
TaskSet:stage的下一级任务操作粒度，由TaskScheduler生成，其内容和stage内容相同，生成依据是数据的分区数，有几个分区，taskset里面就有几个task。stage转换成taskset的主要目的就是提高数据处理的并行度。
Task:TaskSet集合中的元素，也是最小的可执行任务粒度，由executor调度执行。
RDD:弹性分布式数据集，可以简单的理解为一个数据集合
BlockManager:spark中的文件管理器，管理spark中数据的读写io操作
CheckPoint:将数据持久化到hdfs类似的分布式文件系统上，这样即使本地的持久化数据丢失了，仍然可以从hdfs中获取，增加了系统的高可用和容错特性
另外我们这一系列的源码追踪过程，都是基于一个WordCount程序的远程debug，该wordCount的具体信息和远程debug方式可以参考这篇文章：IDEA远程调试spark-submit提交的jar_Interest1_wyt的博客-CSDN博客