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 一、Spark Master启动

1、Spark资源任务调度对象关系图

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2、集群启动过程

Spark集群启动之后，首先调用$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh，start-all.sh脚本中调用了“start-master.sh”脚本和“start-slaves.sh”脚本，在start-master.sh脚本中可以看到启动Master角色的主类：“org.apache.spark.deploy.master.Master”。在对应的start-slaves.sh脚本中又调用了start-slave.sh脚本，在star-slave.sh脚本中可以看到启动Worker角色的主类：“org.apache.spark.deploy.worker.Worker”。

• Master&Worker启动

Spark框架的设计思想是每台节点上都会启动对应的Netty通信环境，叫做RpcEnv通信环境。每个角色启动之前首先向NettyRpcEnv环境中注册对应的Endpoint，然后启动。角色包括：Master，Worker,Driver,Executor等。下图是启动start-all集群后，Master角色启动过程，Master角色的启动会调用“org.apache.spark.deploy.master.Master”主类，执行流程如下：

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二、Spark Submit任务提交

• SparkSubmit任务提交

Spark submit提交任务时，调用$SPARK_HOME/bin/spark-submit spark-submit脚本中调用了“org.apache.spark.deploy.SparkSubmit”类。执行此类时，首先运行main方法进行参数设置，然后向Master申请启动Driver。代码流程如下图示：

• 启动DriverWrapper类

当提交任务之后，客户端向Master申请启动Driver，这里首先会启动一个DriverWrapper类来对用户提交的application进行包装运行，DriverWrapper类的启动过程如下：

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• 注册Driver Endpoint，向Master注册Application

当执行用户的代码时，在new SparkContext时，会注册真正的Driver 角色，这个角色名称为“CoarseGrainedScheduler”,Driver角色注册之后，注册“AppClient”角色，由当前这个角色向Master注册Application。代码流程如下：

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