Spark是如何实现资源管理器比如yarn等可插拔的

本篇文章给大家分享的是有关Spark是如何实现资源管理器比如yarn等可插拔的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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作为Spark源码阅读爱好者，有谁想过Spark是如何实现资源管理器比如yarn等可插拔的呢？

其实，在这里不得不说一下，spark1.6及之前，资源管理器还是不可插拔，代码是写死在sparkContext类里的，你要想增加一种资源管理器，必须要修改SparkContext的代码。

spark2.以后开始可以实现资源管理器的热插拔，主要工具是ServiceLoader。本文就给大家揭示一下。

ServiceLoader与ClassLoader是Java中2个即相互区别又相互联系的加载器.JVM利用ClassLoader将类载入内存，这是一个类声明周期的第一步（一个java类的完整的生命周期会经历加载、连接、初始化、使用、和卸载五个阶段，当然也有在加载或者连接之后没有被初始化就直接被使用的情况）。详情请参阅：详解Java类的生命周期

那ServiceLoader又是什么呢？ServiceLoader：一个简单的服务提供者加载设施。服务 是一个熟知的接口和类（通常为抽象类）集合。服务提供者 是服务的特定实现。提供者中的类通常实现接口，并子类化在服务本身中定义的子类。服务提供者可以以扩展的形式安装在 Java 平台的实现中，也就是将 jar 文件放入任意常用的扩展目录中。也可通过将提供者加入应用程序类路径，或者通过其他某些特定于平台的方式使其可用。……唯一强制要求的是，提供者类必须具有不带参数的构造方法，以便它们可以在加载中被实例化。

通过在资源目录META-INF/services中放置提供者配置文件 来标识服务提供者。文件名称是服务类型的完全限定二进制名称。该文件包含一个具体提供者类的完全限定二进制名称列表，每行一个。忽略各名称周围的空格、制表符和空行。注释字符为'#'('\u0023', NUMBER SIGN)；忽略每行第一个注释字符后面的所有字符。文件必须使用 UTF-8 编码。 

以延迟方式查找和实例化提供者，也就是说根据需要进行。服务加载器维护到目前为止已经加载的提供者缓存。每次调用 iterator 方法返回一个迭代器，它首先按照实例化顺序生成缓存的所有元素，然后以延迟方式查找和实例化所有剩余的提供者，依次将每个提供者添加到缓存。可以通过 reload 方法清除缓存。

以上来源于Java API里的说明，也许说的很专业，让我们有点晕头转向，我们可以简单的认为：ServiceLoader也像ClassLoader一样，能装载类文件，但是使用时有区别，具体区别如下：

（1） ServiceLoader装载的是一系列有某种共同特征的实现类，而ClassLoader是个万能加载器；

（2）ServiceLoader装载时需要特殊的配置，使用时也与ClassLoader有所区别；

（3）ServiceLoader还实现了Iterator接口。

[如有错误或不到的地方敬请指出，互相学习：）]

链接：https://www.cnblogs.com/sparkbj/articles/6208328.html

首先看一下SparkContext内部初始化管理器的代码

//    创建和启动调度器    val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode)    _schedulerBackend = sched    _taskScheduler = ts    _dagScheduler = new DAGScheduler(this)    _heartbeatReceiver.ask[Boolean](TaskSchedulerIsSet)

主要类方法是createTaskScheduler，其中有片段是通过url来找到资源管理器的。

case masterUrl =>        val cm = getClusterManager(masterUrl) match {          case Some(clusterMgr) => clusterMgr          case None => throw new SparkException("Could not parse Master URL: '" + master + "'")        }        try {          val scheduler = cm.createTaskScheduler(sc, masterUrl)          val backend = cm.createSchedulerBackend(sc, masterUrl, scheduler)          cm.initialize(scheduler, backend)          (backend, scheduler)        } catch {          case se: SparkException => throw se          case NonFatal(e) =>            throw new SparkException("External scheduler cannot be instantiated", e)        }

getClusterManager内部实现了资源管理器的加载。

private def getClusterManager(url: String): Option[ExternalClusterManager] = {    val loader = Utils.getContextOrSparkClassLoader    val serviceLoaders =      ServiceLoader.load(classOf[ExternalClusterManager], loader).asScala.filter(_.canCreate(url))    if (serviceLoaders.size > 1) {      throw new SparkException(        s"Multiple external cluster managers registered for the url $url: $serviceLoaders")    }    serviceLoaders.headOption  }

然后我们可以找到相关配置了。

以上就是Spark是如何实现资源管理器比如yarn等可插拔的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。