我们启动spark是通过start-all.sh脚本开始的,通过下图我们可以看到它一开始先启动了spark配置,再启动了master,然后启动了worker从节点。 start-master.sh 由start-all.sh,我们先找到start-master启动脚本,看到它指定的类就是 org.apache.spark.deploy.master.Master 然后找到源码Master主类。 先启动RPC环境 首先启动的...
后面会等待着接收消息,消息进入Inbox,再传给Master这个RpcEndpoint,调用Master的receive、receiveAndReply。 另外,在Master的伴生对象的startRpcEnvAndEndpoint(…)中,完成Endpoint的注册后,还会向Master发送一条同步消息BoundPortsRequest,并获得回应的消息BoundPortsResponse。 3. Worker启动流程 3.1 Worker的伴生对象 org.ap...
*/defstartRpcEnvAndEndpoint(host:String,port:Int,webUiPort:Int,conf:SparkConf):(RpcEnv,Int,Option[Int])={valsecurityMgr=newSecurityManager(conf)valrpcEnv=RpcEnv.create(SYSTEM_NAME,host,port,conf,securityMgr)valmasterEndpoint=rpcEnv.setupEndpoint(ENDPOINT_NAME,newMaster(rpcEnv,rpcEnv.address,webUiPort,...
首先 Worker 向 Master 发送注册消息,然后 Master 回复注册成功或者注册失败的消息,如果 Worker 收到注册成功的消息,就定时向 Master 发送心跳信息。 二、详细过程 一般启动 spark 集群是运行 start-all.sh 脚本,该脚本先启动 Master,后启动 Worker。 start-master.sh 最后会在 Master 节点运行 org.apache.spark.d...
一般情况下,我们启动spark集群都是start-all.sh或者是先启动master(start-master.sh),然后在启动slave节点(start-slaves.sh),其实翻看start-all.sh文件里面的代码,可以发现它里面其实调用的执行的也是start-master.sh和start-slaves.sh文件的内容: 在start-master.sh中定义了CLASS="org.apache.spark.deploy.master....
Spark start-all>> """Master启动流程""" Master类 class Master( host: String, port: Int, webUiPort: Int, val securityMgr: SecurityManager, val conf: SparkConf) extends Actor with ActorLogReceive with Logging with LeaderElectable Master端 def main(){ val (actorSystem, _, _, _) = start...
1.start-master.sh Master启动脚本 启动Master 的主要shell流程 1. start-master.sh 代码语言:javascript 复制 "${SPARK_HOME}/sbin"/spark-daemon.sh start $CLASS1\--host $SPARK_MASTER_HOST--port $SPARK_MASTER_PORT--webui-port $SPARK_MASTER_WEBUI_PORT\ ...
启动Master是通过脚本start-master.sh启动的,里面实际调用的类是: 代码语言:javascript 复制 org.apache.spark.deploy.master.Master 看看其main方法: 代码语言:javascript 复制 defmain(argStrings:Array[String]){Utils.initDaemon(log)val conf=newSparkConfval args=newMasterArguments(argStrings,conf)// 创建RpcEnv...
启动Master是通过脚本start-master.sh启动的,里面实际调用的类是: org.apache.spark.deploy.master.Master 看看其main方法: def main(argStrings: Array[String]) { Utils.initDaemon(log) val conf = new SparkConf val args = new MasterArguments(argStrings, conf) // 创建RpcEnv,启动Rpc服务 ...
我们启动一个Master是通过Shell命令启动了一个脚本start-master.sh开始的,这个脚本的启动流程如下 start-master.sh -> spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.master.Master 我们可以看到脚本首先启动了一个org.apache.spark.deploy.master.Master类,启动时会传入一些参数,比如cpu的执行核数,内存大小,app的ma...