这篇文章主要讲解了“deploy目录下SparkSubmit类的用法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“deploy目录下SparkSubmit类的用法”吧！
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之前说的各种脚本：spark-submit,spark-class也好，还是launcher工程也好，主要工作是准备各种环境、依赖包、JVM参数等运行环境。实际的提交主要还是Spark Code中的deploy下的SparkSubmit类来负责的。
deploy目录下的SparkSubmit类，前面提到过，主要入口方法是runMain。
我们先看看其他方法吧。
1、prepareSubmitEnvironment
这个方法准备提交的环境和参数。
先判断集群管理方式（cluster manager）：yarn、meros、k8s，standalone。部署方式（deploy mode )： client还是cluster。
后面要根据这些信息设置不同的Backend和Wapper类等。
提交模式这一段真不好讲，因为它包含了太多种类的部署环境了，个性化较强，要慢慢看了。
cluster方式只看两种：yarn cluster和standalone cluster。把yarn和standalone两个搞懂了，其他的也就很好理解了。
这个方法返回一个四元组：
@return a 4-tuple:
* (1) the arguments for the child process,
* (2) a list of classpath entries for the child,
* (3) a map of system properties, and
* (4) the main class for the child
核心代码
if (deployMode == CLIENT) {
childMainClass = args.mainClass
if (localPrimaryResource != null && isUserJar(localPrimaryResource)) {
childClasspath += localPrimaryResource
}
if (localJars != null) { childClasspath ++= localJars.split(",") }
}
// Add the main application jar and any added jars to classpath in case YARN client
// requires these jars.
// This assumes both primaryResource and user jars are local jars, or already downloaded
// to local by configuring "spark.yarn.dist.forceDownloadSchemes", otherwise it will not be
// added to the classpath of YARN client.
if (isYarnCluster) {
if (isUserJar(args.primaryResource)) {
childClasspath += args.primaryResource
}
if (args.jars != null) { childClasspath ++= args.jars.split(",") }
}
if (deployMode == CLIENT) {
if (args.childArgs != null) { childArgs ++= args.childArgs }
}
if (args.isStandaloneCluster) {
if (args.useRest) {
childMainClass = REST_CLUSTER_SUBMIT_CLASS
childArgs += (args.primaryResource, args.mainClass)
} else {
// In legacy standalone cluster mode, use Client as a wrapper around the user class
childMainClass = STANDALONE_CLUSTER_SUBMIT_CLASS
if (args.supervise) { childArgs += "--supervise" }
Option(args.driverMemory).foreach { m => childArgs += ("--memory", m) }
Option(args.driverCores).foreach { c => childArgs += ("--cores", c) }
childArgs += "launch"
childArgs += (args.master, args.primaryResource, args.mainClass)
}
if (args.childArgs != null) {
childArgs ++= args.childArgs
}
}
// In yarn-cluster mode, use yarn.Client as a wrapper around the user class
if (isYarnCluster) {
childMainClass = YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS
if (args.isPython) {
childArgs += ("--primary-py-file", args.primaryResource)
childArgs += ("--class", "org.apache.spark.deploy.PythonRunner")
} else if (args.isR) {
val mainFile = new Path(args.primaryResource).getName
childArgs += ("--primary-r-file", mainFile)
childArgs += ("--class", "org.apache.spark.deploy.RRunner")
} else {
if (args.primaryResource != SparkLauncher.NO_RESOURCE) {
childArgs += ("--jar", args.primaryResource)
}
childArgs += ("--class", args.mainClass)
}
if (args.childArgs != null) {
args.childArgs.foreach { arg => childArgs += ("--arg", arg) }
}
}上面这段代码非常核心，非常重要。它定义了不同的集群模式不同的部署方式下，应用使用什么类来包装我们的spark程序，好适应不同的集群环境下的提交流程。
我们就多花点时间来分析一下这段代码。
先看看ChildMainClass：
standaloneCluster下：REST_CLUSTER_SUBMIT_CLASS=classOf[RestSubmissionClientApp].getName()
yarnCluster下：YARN_CLUSTER_SUBMIT_CLASS=org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication
standalone client模式下：STANDALONE_CLUSTER_SUBMIT_CLASS = classOf[ClientApp].getName()
2、runMain
上一步获得四元组之后，就是runMain的流程了。
核心代码先上：
private def runMain(args: SparkSubmitArguments, uninitLog: Boolean): Unit = {
val (childArgs, childClasspath, sparkConf, childMainClass) = prepareSubmitEnvironment(args)
val loader = getSubmitClassLoader(sparkConf)
for (jar <- childClasspath) {
addJarToClasspath(jar, loader)
}
var mainClass: Class[_] = null
try {
mainClass = Utils.classForName(childMainClass)
} catch {
}
val app: SparkApplication = if (classOf[SparkApplication].isAssignableFrom(mainClass)) {
mainClass.getConstructor().newInstance().asInstanceOf[SparkApplication]
} else {
new JavaMainApplication(mainClass)
}
try {
app.start(childArgs.toArray, sparkConf)
} catch {
case t: Throwable =>
throw findCause(t)
}
}搞清了prepareSubmitEnvironment的流程，runMain也就很简单了，它就是启动ChildMainClass（是SparkApplication的子类），然后执行start方法。
如果不是cluster模式而是client模式，那么ChildMainClass就是args.mainClass。这点需要注意下，这时候ChildMainClass就会用JavaMainApplication来包装了：
new JavaMainApplication(mainClass)；
后面的内容就是看看RestSubmissionClientApp和org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication的实现逻辑了。
感谢各位的阅读，以上就是“deploy目录下SparkSubmit类的用法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对deploy目录下SparkSubmit类的用法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
