实验环境搭建
在进行后续操作前，确保下列条件已满足。
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下载spark binary 0.9.1
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安装scala
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安装sbt
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安装java
启动spark-shell
单机模式运行，即local模式
local模式运行非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOME
- MASTER=local bin/spark-shell
"MASTER=local"就是表明当前运行在单机模式
local cluster方式运行
local cluster模式是一种伪cluster模式，在单机环境下模拟standalone的集群，启动顺序分别如下
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启动master
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启动worker
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启动spark-shell
master
- $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh
注意运行时的输出，日志默认保存在$SPARK_HOME/logs目录。
master主要是运行类 org.apache.spark.deploy.master.Master，在8080端口启动监听，日志如下图所示
修改配置
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进入$SPARK_HOME/conf目录
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将spark-env.sh.template重命名为spark-env.sh
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修改spark-env.sh，添加如下内容
- export SPARK_MASTER_IP=localhost
- export SPARK_LOCAL_IP=localhost
运行worker
- bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://localhost:7077 -i 127.0.0.1 -c 1 -m 512M
worker启动完成，连接到master。打开maser的web ui可以看到连接上来的worker. Master WEb UI的监听地址是http://localhost:8080
启动spark-shell
MASTER=spark://localhost:7077 bin/spark-shell
如果一切顺利，将看到下面的提示信息。
Created spark context..
Spark context available as sc.
可以用浏览器打开localhost:4040来查看如下内容
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stages
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storage
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environment
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executors
wordcount
上述环境准备妥当之后，我们在sparkshell中运行一下最简单的例子，在spark-shell中输入如下代码
scala>sc.textFile("README.md").filter(_.contains("Spark")).count
上述代码统计在README.md中含有Spark的行数有多少
部署过程详解
Spark布置环境中组件构成如下图所示。
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Driver Program 简要来说在spark-shell中输入的wordcount语句对应于上图的Driver Program.
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Cluster Manager 就是对应于上面提到的master，主要起到deploy management的作用
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Worker Node 与Master相比，这是slave node。上面运行各个executor，executor可以对应于线程。executor处理两种基本的业务逻辑，一种就是driver programme,另一种就是job在提交之后拆分成各个stage，每个stage可以运行一到多个task
Notes: 在集群(cluster)方式下, Cluster Manager运行在一个jvm进程之中，而worker运行在另一个jvm进程中。在local cluster中，这些jvm进程都在同一台机器中，如果是真正的standalone或Mesos及Yarn集群，worker与master或分布于不同的主机之上。
JOB的生成和运行
job生成的简单流程如下
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首先应用程序创建SparkContext的实例，如实例为sc
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利用SparkContext的实例来创建生成RDD
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经过一连串的transformation操作，原始的RDD转换成为其它类型的RDD
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当action作用于转换之后RDD时，会调用SparkContext的runJob方法
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sc.runJob的调用是后面一连串反应的起点，关键性的跃变就发生在此处
调用路径大致如下
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sc.runJob->dagScheduler.runJob->submitJob
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DAGScheduler::submitJob会创建JobSummitted的event发送给内嵌类eventProcessActor
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eventProcessActor在接收到JobSubmmitted之后调用processEvent处理函数
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job到stage的转换，生成finalStage并提交运行，关键是调用submitStage
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在submitStage中会计算stage之间的依赖关系，依赖关系分为宽依赖和窄依赖两种
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如果计算中发现当前的stage没有任何依赖或者所有的依赖都已经准备完毕，则提交task
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提交task是调用函数submitMissingTasks来完成
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task真正运行在哪个worker上面是由TaskScheduler来管理，也就是上面的submitMissingTasks会调用TaskScheduler::submitTasks
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TaskSchedulerImpl中会根据Spark的当前运行模式来创建相应的backend,如果是在单机运行则创建LocalBackend
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LocalBackend收到TaskSchedulerImpl传递进来的ReceiveOffers事件
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receiveOffers->executor.launchTask->TaskRunner.run
代码片段executor.lauchTask
def launchTask(context: ExecutorBackend, taskId: Long, serializedTask: ByteBuffer) {
val tr = new TaskRunner(context, taskId, serializedTask)
runningTasks.put(taskId, tr)
threadPool.execute(tr)
}
说了这么一大通，也就是讲最终的逻辑处理切切实实是发生在TaskRunner这么一个executor之内。
运算结果是包装成为MapStatus然后通过一系列的内部消息传递，反馈到DAGScheduler，这一个消息传递路径不是过于复杂，有兴趣可以自行勾勒。
