一个JOB提交到spark集群中时候，需要预准备一些环境变量这里涉及到主要三个关键词：

SparkContext，SparkConf，SparkSession

Spark版本历史演进中非常重要的一个节点是Spark2.0的到来，其中不仅仅是通信机制彻底更新，而且Spark启动方式做彻底分调整。那么其中就涉及到了SparkContext到SparkSession的转变。

Spark2.0之前，SparkContext是所有Spark功能结构，驱动器（Dirver）通过SparkContext连接到集群。创建一个SparkContext代码如下：

from pyspark import SparkConf,SparkContext
 
val conf = SparkConf().setAppName("app").setMaster('local')
val sc = SparkContext(conf=conf)

其中SparkConf是配置入口，setAppName是设置Application的名称，setMaster设置运行模式（“local”，“yarn”.etc）

Spark2.0之后版本，引入了一个新入口SparkSession，其中还有新版本的Dataset和之前的DataFrame的使用，但是也同时保留了SparkContext。创建一个SparkSession代码如下：

val spark = SparkSession.builder.appName('testSQL')\
                    .config('spark.some.config.option','some-value')\
                    .getOrCreate()

如果要使用SparkContext的API

spark.sparkContext.uiWebUrl

拓扑关系图

Application：用户编写的Spark应用程序，Driver 即运行上述 Application 的 main() 函数并且创建 SparkContext。

SparkSession：SparkContext，SqlContext，HiveContext，Stream等API统一入口

SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

RDD：不可变的数据集合，可由 SparkContext 创建，是 Spark 的基本计算单元。

今天继续学习，翻阅到一张时序图讲的很清楚如下：

----------------------------------------------分割线-----------------------------------------

【上面是阐述三个关键词，下面开始三个关键词源码阅读剖析】

SparkSession源码阅读

上面创建SparkSession代码中

val spark = SparkSession.builder.appName('testSQL')\
                    .config('spark.some.config.option','some-value')\
                    .getOrCreate()

源码路径如下

首先Builder用来创建SparkSession实例，Builder类是一个内部类，Builder类继承了Logging日志，同时加载了一些外部规则。spark的一些外部的扩展点（分析规则，检查分析规则，优化器规则，规划策略，自定义解析器，(外部)目录侦听器）

private[this] val extensions = new SparkSessionExtensions

核心方法之-appName，设置Application名称，其实通过config方法指定key“spark.app.name”创建设置

核心方法之-master，设置Spark的Mater的URL连接。例如“local”，“local[4]”本地运行4cores，“spark://master:7977”用来运行Spark的standalone集群等

核心方法之-getOrCreate，如果没有SparkSession实例则创建一个，如果存在则获取当前SparkSession实例。

这个方法首先检查是否有一个有效的线程本地SparkSession，如果是，返回那个然后它检查是否有一个有效的全局默认SparkSession，如果是，返回那个。如果没有有效的全局缺省SparkSession，该方法将创建一个新的SparkSession，并将新创建的SparkSession分配为全局默认值。如果返回现有的SparkSession，则该构建器中指定的配置选项将应用于现有的SparkSession。

核心方法之-enableHiveSupport，支持Hive，“including connectivity to a persistent Hive metastore”包括到持久化配置单元元存储的连接；“ support for Hive serdes”支持使用Hive serdes；“Hive user-defined functions”Hive的自定义函数。

核心方法之-config，这个方法有五个重载（Overload）

1，config(key: String, value: String)，创建key和value均为String类型的builder

2，config(key: String, value: Long)，创建key为String，value为Long类型的builder

3，config(key: String, value: Double)，创建key为String，value为Double类型的builder

4，config(key: String, value: Boolean)，创建key为String，value为Boolean类型的builder

5，config(conf: SparkConf)，基于一个由option集合构成的SparkConf创建Builder

SparkSession有个核心方法conf（conf: SparkConf）则是传入一个SparkConf实例变量。

那么接下来阅读SparkConf源码

源码入口如下：

SparkConf继承了Cloneable，Logging日志和Serializable序列化

Spark的Application中配置类，Spark parameters是以key-value形式配置的。大部分时间我们是通过如下方式创建一个SparkConf实例：

val conf = new SparkConf();

也同时支持链路方式创建SparkConf

new SparkConf().setMaster("local").setAppName("My app")

通过this方式创建默认方式

SparkConf源码中相对比较简单，都是通过key-value方式配置的，其中核心方法如下所示：

核心方法之-setAppName(name: String)，设置Application的名称，这个会在SparkUI显示中出现

核心方法之-setMaster(master: String)，设置Spark的Mater的URL连接。例如“local”，“local[4]”本地运行4cores，“spark://master:7977”用来运行Spark的standalone集群等

核心方法之-setJars(jars: Seq[String])，设置分布式存储jars包路径，这里的jar一定是分布式的，因为在执行过程中是分布式的。同时Java-friendly version的方式另外一个重载方法setJars(jars: Array[String])，实则jars.toSeq转为Seq然后调用setJars(jars: Seq[String])

核心方法之-set(key: String, value: String)，设置指定key-value的配置

核心方法之-contains(key: String)，判断指定key参数是否存在，返回boolean类型结果

核心方法之-get(key: String)，根据指定key参数，获取对应的value值，如果SparkConf中不存在该key参数，则抛出NoSuchElementException

核心方法之-get(key: String, defaultValue: String)，根据指定key参数，获取对应的value值，如果SparkConf中不存在该key参数，怎返回defaultValue

核心方法之-getExecutorEnv，获取所有执行executor环境参数，在SparkConf中配置的一个set集合。

其中是通过getAllWithPrefix获取

核心方法之-getAll，获取所有参数，返回一个Array类型key-value的集合，其中所有设置的参数都是配置在全局变量setting中的，setting是一个哈希Map

核心方法之-getBoolean;getDouble;getInt;getLong，都是根据指定参数key获取对应value，如果SparkConf中不存在该key参数，则返回默认defaultValue，而不同点在于这个defaultValue类型不一样。

核心方法之-getAppId，获取当前Spark的Application的ID。在taskscheduler注册后在Driver程序中有效，并且从executor开始。

SparkContext源码阅读

SparkContext继承了Loggin日志类，通过newSparkConf()方式创建实例，SparkContext是Spark功能点的主要入口点。主要集中的功能点是：连接Spark集群，创建RDD，存储器，做广播等，

构造器行为

完成对SparkContext的构造
createSparkEnv
Started SparkUI
注册端点HeartbeatReceiver
createTaskScheduler
new new DAGScheduler

SparkContext如下全局构造器有三个，第一个无参数，后两个是有参去实例化。源码如下

在spark包下构造器有另外三个，源码如下

注：private[spark]表示，只能在spark这个包及子包下使用。这个是scala特有作用域。

SparkContext定义私有属性变量

为何是私有变量，是为了保障运行时候属性是安全的，同时这些私有变量是可变的，因为初始化是要复制这些私有变量。

  /* ------------------------------------------------------------------------------------- *
   | Private variables. These variables keep the internal state of the context, and are    |
   | not accessible by the outside world. They're mutable since we want to initialize all  |
   | of them to some neutral value ahead of time, so that calling "stop()" while the       |
   | constructor is still running is safe.                                                 |
   * ------------------------------------------------------------------------------------- */

创建SparkEnv

SparkEnv对象是在这个方法中构造的
new SecurityManager()
new NettyRpcEnvFactory()
创建NettyRpcEnv
Utils.startServiceOnPort(启动sparkDriver)
new BroadcastManager
注册端点MapOutputTracker
ShuffleManager:SortShuffleManager
默认内存管理器：UnifiedMemoryManager
注册端点MapOutputTracker
SortShuffleManager
UnifiedMemoryManager
注册端点BlockManagerMaster
new BlockManager
注册端点OutputCommitCoordinator

创建SparkUI

创建任务调度器

构造器入参，SparkContext实例，Master连接方式UI，deployMode方式，返回2元TUPLE

根据master配置匹配对应的任务调度器
本地模式 local
本地模式n个线程 LOCAL_N_REGEX
standalone模式 SPARK_REGEX

checkResourcesPerTask,每个Task执行任务前做资源监测

每个执行器的核心数必须至少满足一个任务要求。
确保通过config指定了执行器资源。
确保执行器资源足够大，可以启动至少一个任务。
比较和更新每个执行器可以提供的最大时隙。
上面已经进行了检查，以确保指定了执行器资源，并且如果指定了任何任务资源，则资源足够大。

这里依据不同提交模式做了多个分支

分析standalone模式分支的处理方式

SparkContext.createTaskScheduler standalone模式

任务调度器 val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc)
standalone后端调度器 val backend = new StandaloneSchedulerBackend(scheduler, sc, masterUrls)
调用任务调度器的 initialize(backend) 方法
返回(backend, scheduler)