01 导读

在这一系列的文章中我将带大家探寻在Yarn-Cluster模式下，Spark程序是怎么执行的。文章将分为多篇，根据个人时间安排来写后续篇幅。在第一篇，我主要讲整体流程和提交程序。Spark框架自身是带有资源调度功能的，采用的是经典的Master-Slaves架构，包括负责资源分配和调度的Master和具体执行处理和计算进程的Slave。

资源调度不是Spark框架的强项，在实际工作中，Yarn作为Hadoop框架的组件，经常用来做集群资源管理，Spark源码中有专门的包spark.deploy.yarn，就是用来连接Spark框架和Yarn的。在我的《搭建Spark on Yarn集群碰到的那些坑》文章中就介绍了搭建Spark-Yarn集群遇到的问题和解决办法。

Spark的英文原意是星火的意思，彰显出活力四射的生命力。Yarn的本意是纱线、纺线，能把原本一团乱的线绳梳理得清晰有序。我们向Yarn集群提交Spark计算程序后，各节点是如何通力协作完成作业的，中间发生了什么神奇的事儿，该系列文章将带您一探究竟。

 02 整体流程

学习一门技术，首先要对它有个全局的认识，这非常关键。我们往往一上来就陷入了细节当中，容易出不来，经常就是从入门到放弃。在尚硅谷Spark教程（B站搜Spark）的基础上，我重新画了一张图：

当您看到这张图，先别着急，不理解每个方框里的内容没关系，关键是要明白两件事：1）Spark程序执行分为两个并行又互相有关联的主线，其中一条主线是用来准备环境的，另一条主线是执行应用程序的；2）这两条主线分别涉及到Yarn资源管理器和Spark框架，两者之间的桥梁就是ApplicationMaster（AM）。

在Spark集群多个节点协同完成同一个用户程序的计算作业时，Spark的Driver负责执行程序的Main方法，将程序转化为job，在executor之间调度任务task，跟踪executor的执行情况。不同的executor负责执行具体的任务task。Yarn不参与用户程序的执行，它提供资源管理和分配。其中ResourceManager(RM)负责管理整个集群的资源，NodeManger(NM)则负责节点进程的管理。

我还是拿足球来比喻，对于某个足球俱乐部而言，管理和保障部门相当于Yarn，足球队相当于Spark。在俱乐部，管理层相当于RM，各种保障部门相当于NM。在球队，主教练的角色相当于Driver，每位上场比赛的球员相当于Executor。俱乐部收到赛事指令，启动比赛安排。在比赛前，主教练要根据比赛目标和要求向俱乐部申请各种资源保障，俱乐部也会根据主教练的申请和实际情况，给比赛分配合适的资源。这就相当于Driver创建SparkContext并进行属性的初始化，然后拿着相关属性参数去找RM申请资源。临赛前，主教练就会根据赛前部署（这相当于用户写好的程序），发布首发名单和阵型，指定每个位置上球员的角色和需要执行的具体任务，这就相当于Driver将整个程序划分为任务集taskset，并启动executor进程及executor计算对象。

比赛开始后，主教练要监控每个球员的表现，对比赛进行调度和指挥。当某个球员出问题了，不能继续比赛，就要换人。这就相当于Driver对Executor的执行情况进行跟踪，如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。

03 提交程序

我们向集群提交如下命令：

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.1.jar \
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 在spark-submit指令中封装了"java org.apache.spark.deploy.SparkSubmit"，相当于启动1个JVM（java虚拟机），然后在JVM中启动一个SparkSubmit进程，接着执行SparkSubmit中的Main方法。所以，我们打开org.apache.spark.deploy包中的SparkSubmit.scala程序文件，来看看源码：

这个Main方法总共也就33行，关键是在于第1016行的"submit.doSubmit(agrs)"，而这句又实际调用了上面1005行的doSubmit，然后是"super.doSubmit(args)"，点进去看：

 首先进行了参数的解析，即第85行，然后是第90行，这里用了模式匹配，当程序参数appArgs的action字段为SparkSubmitAction.SUBMIT时，执行"submit(appArgs,  uninitLog)"，再点开：

 这段代码的关键是第180行"runMain(args, uninitLog)"，再点进去

 第871行，字面意思准备提交环境，入参是args，args就是指令中经过解析的--class、--master、--deploy-mode，返回值有4个值，最关键的是childMainClass。点进prepareSubmitEnvironment，来到这个函数体：

 这个函数开头第228行，声明了一个变量childMainClass，在下面的代码中给它赋值了，在Yarn集群模式下

 点开"YARN_CLUSTER_SUBIT_CLASS"：

private[deploy] val YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS =
    "org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication"

绕了半天，原来这个childMainClass的名字就是YarnClusterApplication。我们再回到runMain这个函数：

上图标红框的代码很关键，首先根据childMainClass反射获取类的信息，得到mainClass，此处用到了scala的反射机制；然后根据类信息实例化一个新的对象，这里根据mainClass是否继承于SparkApplication，如果是，则用mainClass创建一个SparkApplication实例，这个实例的名字就叫app，然后调用app的start方法：

 到此为止，所有的源码都是在org.apache.spark.deploy包下的SparkSubmit.scala中的，第二篇要看看包含YarnClusterApplication类的Client.scala源码文件。在此之前，我作个小结：在应用程序提交给集群后，1）开启SparkSubmit进程；2）完成命令行参数的解析；3）将参数传递给runMain；4）准备提交环境，获取一个继承于SparkApplication的app实例；5）最后运行start方法。

此时，所有的程序都是在外部运行，还没有真正涉及到Yarn和Spark。用足球比赛的例子说一下，相当于主办方发布了比赛安排，在哪比赛、什么时候比赛、对手是谁等等，俱乐部收到比赛安排后对赛事进行了一系列解读，然后开始准备资源和比赛。

好了，第一篇先讲到这，下一篇将聊聊SparkSubmit进程是如何去RM那申请资源并准备程序运行环境的。