Apache Spark 源码解析

Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，提供了高效的大规模数据处理能力。下面我将对 Spark 的核心源码结构进行解析。

核心架构

Spark 的主要代码模块包括：

1. Core (核心模块)

   • 包含 Spark 的基本功能，如任务调度、内存管理、错误恢复等

   • 最重要的类是 SparkContext，它是 Spark 功能的入口点

2. SQL

   • 提供结构化数据处理功能

   • 包含 DataFrame 和 Dataset API 的实现

3. Streaming

   • 实时流处理功能

   • 基于微批处理模型

4. MLlib

   • 机器学习库

   • 包含常见的机器学习算法

5. GraphX

   • 图计算库

   • 提供图处理功能

核心类解析

1. SparkContext

SparkContext 是 Spark 功能的入口点，位于 org.apache.spark 包中。主要功能包括：

• 连接到 Spark 集群

• 创建 RDDs (弹性分布式数据集)

• 广播变量

• 累加器

class SparkContext(config: SparkConf) extends Logging {// 初始化各种组件private var _conf: SparkConf = _private var _env: SparkEnv = _private var _schedulerBackend: SchedulerBackend = _private var _taskScheduler: TaskScheduler = _private var _dagScheduler: DAGScheduler = _// ... 其他重要字段和方法
}

2. RDD (弹性分布式数据集)

RDD 是 Spark 的核心抽象，位于 org.apache.spark.rdd 包中。关键特性：

• 不可变

• 分区

• 容错

abstract class RDD[T: ClassTag](@transient private var _sc: SparkContext,@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]) extends Serializable with Logging {// 必须由子类实现的抽象方法def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]protected def getPartitions: Array[Partition]// 常用转换操作def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = new MapPartitionsRDD[U, T](this, ...)def filter(f: T => Boolean): RDD[T] = new MapPartitionsRDD[T, T](this, ...)// ... 其他方法
}

3. DAGScheduler

负责将作业分解为多个阶段(stage)，位于 org.apache.spark.scheduler 包中。

private[spark] class DAGScheduler(private[scheduler] val sc: SparkContext,private[scheduler] val taskScheduler: TaskScheduler,// ... 其他参数) extends Logging {def submitJob[T, U](rdd: RDD[T],func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,// ... 其他参数): JobWaiter[U] = {// 提交作业逻辑}// ... 其他重要方法
}

执行流程

1. 用户程序创建 SparkContext 和 RDDs

2. DAGScheduler将 RDD 操作转换为有向无环图(DAG)

3. TaskScheduler将任务分发给集群执行

4. Worker节点执行任务并将结果返回

关键设计模式

1. 惰性求值：转换操作(如map、filter)不会立即执行，只有在遇到行动操作(如collect、count)时才触发计算

2. 血统(Lineage)：RDD 通过记录其血统信息来实现容错

3. 内存缓存：RDD 可以被缓存到内存中以加速重复访问

如何阅读源码

1. 从 SparkContext 开始，了解初始化过程

2. 研究 RDD 的转换和行动操作

3. 跟踪一个简单作业(如 sc.parallelize(1 to 10).map(_ * 2).collect())的执行路径

4. 了解调度器和执行器的交互

Spark 源码规模庞大，建议从核心模块开始，逐步扩展到其他组件。