spark中的flatmap的使用

<一>ShuffleMapTask计算结果的保存与读取

概要

ShuffleMapTask的计算结果保存在哪，随后Stage中的task又是如何知道从哪里去读取的呢，这个过程一直让我困惑不已。

用比较通俗一点的说法来解释一下Shuffle数据的写入和读取过程

1. 每一个task负责处理一个特定的data partition
2. task在初始化的时候就已经明确处理结果可能会产生多少个不同的data partition
3. 利用partitioner函数，task将处理结果存入到不同的partition，这些数据存放在当前task执行的机器上
4. 假设当前是stage 2有两个task, stage 2可能输出4个不同的data partition, task 0和task 1各自运行于不同的机器上，task 0中的部分处理结果会存入到data partition 0，task 1的部分处理结果也可能存入到data partition 0.
5. 由于stage 2产生了4个不同的data partition, 后续stage 1中的task个数就为4. task 0 就负责读取data partition 0的数据，对于(stage1, task0)来说，所要读取的data partition 0的内容由task 0和task 1中的partition 0共同组成。
6. 现在问题的关键转换成为(stage_1, task_0)如何知道(stage_2, task_x)有没有相应的输出是属于data partition 0的呢？这个问题的解决就是MapStatus
7. 每一个ShuffleMapTask在执行结束，都会上报一个MapStatus，在MapStatus中会反应出朝哪些data partition写入了数据，写入了数据则size为非零值，否则为零值
8. (stage_1,task_0)会去获取stage_2中所有task的MapStatus，以判定(stage_2, task_x)产生的数据中有自己需要读入的内容
9. 假设(stage_1,task_0)知道(stage_2, task_0)生成了data partition 0中的数据，于是去(stage_2, task_0)运行时的机器去获取具体的数据，如果恰巧这个时候远端机器已经挂掉了，获取失败，怎么办？
10. 上报异常，由DAGScheduler重新调度(stage_2,task_0)，重新生成所需要的数据。
11. Spark不像Hadoop中的MapReduce有一个明显的combine阶段，在spark中combine过程有两次调用，一是Shuffle数据写入过程,另一个是Shuffle数据读取过程。

如果能够明白上述的过程，并对应到相应的代码，那就无须看下述的详细解释了。

好了，让我们开始代码跟踪吧。

数据写入过程

数据写入动作最原始的触发点是ShuffleMapTask.runTask函数，看一看源码先。

override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
    metrics = Some(context.taskMetrics)
    var writer: ShuffleWriter[Any, Any] = null
    try {
      val manager = SparkEnv.get.shuffleManager
      writer = manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, partitionId, context)
      writer.write(rdd.iterator(split, context).asInstanceOf[Iterator[_ 
        if (writer != null) {
          writer.stop(success = false)
        }
        throw e
    } finally {
      context.executeOnCompleteCallbacks()
    }
  }

managerGetWriter返回的是HashShuffleWriter，所以调用过程是：ShuffleMapTask.runTask->HashShuffleWriter.write->BlockObjectWriter.write. 注意dep.mapSideCombine这一分支判断。ReduceByKey(_ + _)中的(_ + _)在此处被执行一次，另一次执行是在read过程。

override def write(records: Iterator[_ <: Product2[K, V]]): Unit = {
    val iter = if (dep.aggregator.isDefined) {
      if (dep.mapSideCombine) {
        dep.aggregator.get.combineValuesByKey(records, context)
      } else {
        records
      }
    } else if (dep.aggregator.isEmpty && dep.mapSideCombine) {
      throw new IllegalStateException("Aggregator is empty for map-side combine")
    } else {
      records
    }

    for (elem <- iter) {
      val bucketId = dep.partitioner.getPartition(elem._1)
      shuffle.writers(bucketId).write(elem)
    }

HashShuffleWriter.write中主要处理两件事：

1. 判断是否需要进行聚合,比如<hello,1>和<hello,1>都要写入的话,那么先生成<hello,2>然后再进行后续的写入工作
2. 利用Partitioner函数来决定<k,val>写入到哪一个文件中

Partitioner是在什么时候注入的，RDD抽象类中，Partitioner为空？以reduceByKey为例，HashPartitioner会在后面combineByKey的代码创建ShuffledRDD的时候作为ShuffledRDD的构造函数传入。

def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] = {
    reduceByKey(new HashPartitioner(numPartitions), func)
  }

Stage在创建的时候通过构造函数入参明确需要从多少Partition读取数据，生成的Partition会有多少。看一看Stage的构造函数，读取的分区数目由RDD.partitions.size决定，输出的partitions由shuffleDep决定。

private[spark] class Stage(
    val id: Int,
    val rdd: RDD[_],
    val numTasks: Int,
    val shuffleDep: Option[ShuffleDependency[_, _, _]],  // Output shuffle if stage is a map stage
    val parents: List[Stage],
    val jobId: Int,
    val callSite: CallSite)
extends Logging {
  val isShuffleMap = shuffleDep.isDefined
  val numPartitions = rdd.partitions.size
  val outputLocs = Array.fill[List[MapStatus]](numPartitions)(Nil)
  var numAvailableOutputs = 0
  private var nextAttemptId = 0

回到数据写入的问题上来，结果写入时的一个主要问题就是已经知道shuffle_id, map_id和要写入的elem,如何找到对应的写入文件。每一个临时文件由三元组(shuffle_id,map_id,reduce_id)来决定,当前已经知道了两个,还剩下一下reduce_id待确定。

reduce_id是使用partitioner计算出来的结果,输入的是elem的键值。也就是dep.partitioner.getPartition(elem._1)。 根据计算出来的bucketid找到对应的writer，然后真正写入。

在HashShuffleWriter.write中使用到的shuffle由ShuffleBlockManager的forMapTask函数生成,注意forMapTask中产生writers的代码逻辑。

每个writer分配一下文件, 文件名由三元组(shuffle_id,map_id,reduce_id)组成,如果知道了这个三元组就可以找到对应的文件。

如果consolidation没有打开,那么在一个task中,有多少个输出的partition就会有多少个中间文件。

val writers: Array[BlockObjectWriter] = if (consolidateShuffleFiles) {
        fileGroup = getUnusedFileGroup()
        Array.tabulate[BlockObjectWriter](numBuckets) { bucketId =>
          val blockId = ShuffleBlockId(shuffleId, mapId, bucketId)
          blockManager.getDiskWriter(blockId, fileGroup(bucketId), serializer, bufferSize)
        }
      } else {
        Array.tabulate[BlockObjectWriter](numBuckets) { bucketId =>
          val blockId = ShuffleBlockId(shuffleId, mapId, bucketId)
          val blockFile = blockManager.diskBlockManager.getFile(blockId)
          // Because of previous failures, the shuffle file may already exist on this machine.
          // If so, remove it.
          if (blockFile.exists) {
            if (blockFile.delete()) {
              logInfo(s"Removed existing shuffle file $blockFile")
            } else {
              logWarning(s"Failed to remove existing shuffle file $blockFile")
            }
          }
          blockManager.getDiskWriter(blockId, blockFile, serializer, bufferSize)
        }
      }

getFile负责将三元组(shuffle_id,map_id,reduce_id)映射到文件名

def getFile(filename: String): File = {
    // Figure out which local directory it hashes to, and which subdirectory in that
    val hash = Utils.nonNegativeHash(filename)
    val dirId = hash % localDirs.length
    val subDirId = (hash / localDirs.length) % subDirsPerLocalDir

    // Create the subdirectory if it doesn't already exist
    var subDir = subDirs(dirId)(subDirId)
    if (subDir == null) {
      subDir = subDirs(dirId).synchronized {
        val old = subDirs(dirId)(subDirId)
        if (old != null) {
          old
        } else {
          val newDir = new File(localDirs(dirId), "%02x".format(subDirId))
          newDir.mkdir()
          subDirs(dirId)(subDirId) = newDir
          newDir
        }
      }
    }

    new File(subDir, filename)
  }

  def getFile(blockId: BlockId): File = getFile(blockId.name)

产生的文件在哪呢，如果没有更改默认的配置，生成的目录结构类似于下

/tmp/spark-local-20140723092540-7f24
/tmp/spark-local-20140723092540-7f24/0d
/tmp/spark-local-20140723092540-7f24/0d/shuffle_0_0_1
/tmp/spark-local-20140723092540-7f24/0d/shuffle_0_1_0
/tmp/spark-local-20140723092540-7f24/0c
/tmp/spark-local-20140723092540-7f24/0c/shuffle_0_0_0
/tmp/spark-local-20140723092540-7f24/0e
/tmp/spark-local-20140723092540-7f24/0e/shuffle_0_1_1

当所有的数据写入文件并提交以后，还需要生成MapStatus汇报给driver application. MapStatus在哪生成的呢？commitWritesAndBuildStatus就干这活。

调用关系HashShuffleWriter.stop->commitWritesAndBuildStatus

private def commitWritesAndBuildStatus(): MapStatus = {
    // Commit the writes. Get the size of each bucket block (total block size).
    var totalBytes = 0L
    var totalTime = 0L
    val compressedSizes = shuffle.writers.map { writer: BlockObjectWriter =>
      writer.commit()
      writer.close()
      val size = writer.fileSegment().length
      totalBytes += size
      totalTime += writer.timeWriting()
      MapOutputTracker.compressSize(size)
    }

    // Update shuffle metrics.
    val shuffleMetrics = new ShuffleWriteMetrics
    shuffleMetrics.shuffleBytesWritten = totalBytes
    shuffleMetrics.shuffleWriteTime = totalTime
    metrics.shuffleWriteMetrics = Some(shuffleMetrics)

    new MapStatus(blockManager.blockManagerId, compressedSizes)
  }

compressedSize是一个非常让人疑惑的地方，原因慢慢道来，先看一下MapStatus的构造函数

class MapStatus(var location: BlockManagerId, var compressedSizes: Array[Byte])

 compressedSize是一个byte数组，每一个byte反应了该partiton中的数据大小。如Array(0)=128就表示在data partition 0中有128byte数据。

问题的问题是一个byte只能表示255，如果超过255怎么办呢？

当当当，数学闪亮登场了，注意到compressSize没，通过转换将2^8变换为1.1^256。一下子由255byte延伸到近35G.

看一看这神奇的compressSize函数吧，只是聊聊几行代码而已。

def compressSize(size: Long): Byte = {
    if (size == 0) {
      0
    } else if (size <= 1L) {
      1
    } else {
      math.min(255, math.ceil(math.log(size) / math.log(LOG_BASE)).toInt).toByte
    }
  }

 ShuffleMapTask运行结束时，会将MapStatus结果封装在StatusUpdate消息中汇报给SchedulerBackend, 由DAGScheduler在handleTaskCompletion函数中将MapStatus加入到相应的Stage。这一过程略过，不再详述。

MapOutputTrackerMaster会保存所有最新的MapStatus.

只画张图来表示存储之后的示意。

 

数据读取过程

ShuffledRDD.compute函数是读取过程的触发点。

override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[P] = {
    val dep = dependencies.head.asInstanceOf[ShuffleDependency[K, V, C]]
    SparkEnv.get.shuffleManager.getReader(dep.shuffleHandle, split.index, split.index + 1, context)
      .read()
      .asInstanceOf[Iterator[P]]
  }

shuffleManager.getReader返回的是HashShuffleReader，所以看一看HashShuffleReader中的read函数的具体实现。

read函数处理逻辑中需要注意到一点即combine过程有可能会被再次执行。注意dep.aggregator.isDefined这一分支判断。ReduceByKey(_ + _)中的(_ + _)在此处被执行。

override def read(): Iterator[Product2[K, C]] = {
    val iter = BlockStoreShuffleFetcher.fetch(handle.shuffleId, startPartition, context,
      Serializer.getSerializer(dep.serializer))

    if (dep.aggregator.isDefined) {
      if (dep.mapSideCombine) {
        new InterruptibleIterator(context, dep.aggregator.get.combineCombinersByKey(iter, context))
      } else {
        new InterruptibleIterator(context, dep.aggregator.get.combineValuesByKey(iter, context))
      }
    } else if (dep.aggregator.isEmpty && dep.mapSideCombine) {
      throw new IllegalStateException("Aggregator is empty for map-side combine")
    } else {
      iter
    }
  }

一路辗转，终于来到了读取过程中非常关键的所在BlockStoreShuffleFetcher。

BlockStoreShuffleFetcher需要回答如下问题

1. 所要获取的mapid的mapstatus的内容是什么
2. 根据获得的mapstatus去相应的blockmanager获取具体的数据

val blockManager = SparkEnv.get.blockManager

  val startTime = System.currentTimeMillis
  val statuses = SparkEnv.get.mapOutputTracker.getServerStatuses(shuffleId, reduceId)
  logDebug("Fetching map output location for shuffle %d, reduce %d took %d ms".format(
  shuffleId, reduceId, System.currentTimeMillis - startTime))

  val splitsByAddress = new HashMap[BlockManagerId, ArrayBuffer[(Int, Long)]]
  for (((address, size), index) 
    (address, splits.map(s => (ShuffleBlockId(shuffleId, s._1, reduceId), s._2)))
  }
  val blockFetcherItr = blockManager.getMultiple(blocksByAddress, serializer)
  val itr = blockFetcherItr.flatMap(unpackBlock)

一个ShuffleMapTask会生成一个MapStatus，MapStatus中含有当前ShuffleMapTask产生的数据落到各个Partition中的大小。如果大小为0,则表示该分区没有数据产生。MapStatus中另一个重要的成员变量就是BlockManagerId，该变量表示目标数据在哪个BlockManager当中。

MapoutputTrackerMaster拥有最新的MapStatus信息，为了执行效率，MapoutputTrackerWorker会定期更新数据到本地，所以MapoutputTracker先从本地查找，如果找不到再从MapoutputTrackerMaster上同步最新数据。

索引即是reduceId，如果array(0) == 0,就表示上一个ShuffleMapTask中生成的数据中没有任意的内容可以作为reduceId为0的ResultTask的输入。如果不能理解，返回仔细看一下MapStatus的结构图。

BlockManager.getMultiple用于读取BlockManager中的数据，根据配置确定生成tNettyBlockFetcherIterator还是BasicBlockFetcherIterator。

如果所要获取的文件落在本地，则调用getLocal读取，否则发送请求到远端blockmanager。看一下BlockFetcherIterator的initialize函数

override def initialize() {
      // Split local and remote blocks.
      val remoteRequests = splitLocalRemoteBlocks()
      // Add the remote requests into our queue in a random order
      fetchRequests ++= Utils.randomize(remoteRequests)

      // Send out initial requests for blocks, up to our maxBytesInFlight
      while (!fetchRequests.isEmpty &&
        (bytesInFlight == 0 || bytesInFlight + fetchRequests.front.size <= maxBytesInFlight)) {
        sendRequest(fetchRequests.dequeue())
      }

      val numFetches = remoteRequests.size - fetchRequests.size
      logInfo("Started " + numFetches + " remote fetches in" + Utils.getUsedTimeMs(startTime))

      // Get Local Blocks
      startTime = System.currentTimeMillis
      getLocalBlocks()
      logDebug("Got local blocks in " + Utils.getUsedTimeMs(startTime) + " ms")
}

至此，数据读取的正常流程讲述完毕。

数据读取异常

如果数据读取中碰到异常怎么办？比如，

1. 已知(stage_2,task_0)产生的parition_0的数据在机器m1, 当前任务在m2执行，于是从m2向m1发起远程获取请求，如果m2中拥有目标数据的JVM进程异常退出，则相应的目标数据无法获取。

如果无法获取目标数据，就会上报FetchFailedException.

def unpackBlock(blockPair: (BlockId, Option[Iterator[Any]])) : Iterator[T] = {
      val blockId = blockPair._1
      val blockOption = blockPair._2
      blockOption match {
        case Some(block) => {
          block.asInstanceOf[Iterator[T]]
        }
        case None => {
          blockId match {
            case ShuffleBlockId(shufId, mapId, _) =>
              val address = statuses(mapId.toInt)._1
              throw new FetchFailedException(address, shufId.toInt, mapId.toInt, reduceId)
            case _ =>
              throw new SparkException(
                "Failed to get block " + blockId + ", which is not a shuffle block")
          }
        }
      }
    }

 FetchFailedExecption会被包装在StatutsUpdate上报给SchedulerBackend,然后一路处理下去，最终将丢失目标数据的归属Task重新提交。比如当前是(stage_1, task_0)，需要读取(stage_2, task_1)产生的目标数据，但是对应的目标数据丢失，这个时候就需要将(stage_2, task_1)重新提交运行。

注意DAGScheduler中的FetchFailed处理分支，一路跟踪下去就会看到任务被重新提交了

case FetchFailed(bmAddress, shuffleId, mapId, reduceId) =>
        // Mark the stage that the reducer was in as unrunnable
        val failedStage = stageIdToStage(task.stageId)
        runningStages -= failedStage
        // TODO: Cancel running tasks in the stage
        logInfo("Marking " + failedStage + " (" + failedStage.name +
          ") for resubmision due to a fetch failure")
        // Mark the map whose fetch failed as broken in the map stage
        val mapStage = shuffleToMapStage(shuffleId)
        if (mapId != -1) {
          mapStage.removeOutputLoc(mapId, bmAddress)
          mapOutputTracker.unregisterMapOutput(shuffleId, mapId, bmAddress)
        }
        logInfo("The failed fetch was from " + mapStage + " (" + mapStage.name +
          "); marking it for resubmission")
        if (failedStages.isEmpty && eventProcessActor != null) {
          // Don't schedule an event to resubmit failed stages if failed isn't empty, because
          // in that case the event will already have been scheduled. eventProcessActor may be
          // null during unit tests.
          import env.actorSystem.dispatcher
          env.actorSystem.scheduler.scheduleOnce(
            RESUBMIT_TIMEOUT, eventProcessActor, ResubmitFailedStages)
        }
        failedStages += failedStage
        failedStages += mapStage
        // TODO: mark the executor as failed only if there were lots of fetch failures on it
        if (bmAddress != null) {
          handleExecutorLost(bmAddress.executorId, Some(task.epoch))
        }

文件清除

生成的中间数据是在什么时候被清除的呢？

当Driver Application退出的时候,该Application生成的临时文件将会被一一清除，注意是application结束生命，不是job。一个application可以包含一至多个job。

实验

以local-cluster方式运行spark-shell，观察/tmp/spark-local*目录下的文件变化，具体指令如下

MASTER=local-cluster[2,2,512] bin/spark-shell
#进入spark-shell之后，输入
sc.textFile("README.md").flatMap(_.split(" ")).map(w=>(w,1)).reduceByKey(_ + _)

小结

Shuffle数据的写入和读取是Spark Core这一部分最为复杂的内容，彻底了解该部分内容才能深刻意识到Spark实现的精髓所在。

<二>WEB UI和Metrics初始化及数据更新过程分析

概要

WEB UI和Metrics子系统为外部观察监测Spark内部运行情况提供了必要的窗口，本文将简略的过一下其内部代码实现。

WEB UI

先上图感受一下spark webui 假设当前已经在本机运行standalone cluster模式,输入http://127.0.0.1:8080将会看到如下页面

  driver application默认会打开4040端口进行http监听,可以看到application相关的详细信息

显示每个stage的详细信息

启动过程

本节要讨论的重点是http server是如何启动的,页面中的数据是从哪里获取到的?Spark中用到的http server是jetty, jetty采用java编写,是非常轻巧的servlet engine和http server。能够嵌入到用户程序中执行,不用像tomcat或jboss那样需要自己独立的jvm进程。

SparkUI在SparkContext初始化的时候创建

// Initialize the Spark UI , registering all
associated listeners
private [spark] val ui = new SparkUI (this)
ui.bind ()

initialize的主要工作是注册页面处理句柄,WebUI的子类需要实现自己的initialize函数

bind将真正启动jetty server.

def bind () {
assert (! serverInfo .isDefined , " Attempted to bind %
s more than once!". format ( className ))
try {
// 启 动 JettyServer
serverInfo = Some( startJettyServer (" 0.0.0.0 ",
port , handlers , conf))
logInfo (" Started %s at http ://%s:%d". format (
className , publicHostName , boundPort ))
} catch {
case e: Exception =>
logError (" Failed to bind %s". format ( className )
, e)
System .exit (1)
}
}

在startJettyServer函数中将JettyServer运行起来的关键处理函数是connect

def connect(currentPort: Int): (Server, Int) = {
      val server = new Server(new InetSocketAddress(hostName, currentPort))
      val pool = new QueuedThreadPool
      pool.setDaemon(true)
      server.setThreadPool(pool)
      server.setHandler(collection)

      Try {
        server.start()
      } match {
        case s: Success[_] =>
          (server, server.getConnectors.head.getLocalPort)
        case f: Failure[_] =>
          val nextPort = (currentPort + 1) % 65536
          server.stop()
          pool.stop()
          val msg = s"Failed to create UI on port $currentPort. Trying again on port $nextPort."
          if (f.toString.contains("Address already in use")) {
            logWarning(s"$msg - $f")
          } else {
            logError(msg, f.exception)
          }
          connect(nextPort)
      }
    }

    val (server, boundPort) = connect(port)
    ServerInfo(server, boundPort, collection)
  }

数据获取

页面中的数据是如何获取的呢,这就要归功于SparkListener了,典型的观察者设计模式。当有与stage及task相关的事件发生时,这些Listener都将收到通知,并进行数据更新。

需要指出的是,数据尽管得以自动更新,但页面并没有,还是需要手工刷新才能得到最新的数据。

 

上图显示的是SparkUI中注册了哪些SparkListener子类。来看一看这些子类是在什么时候注册进去的, 注意研究一下SparkUI.initialize函

def initialize() {
    listenerBus.addListener(storageStatusListener)
    val jobProgressTab = new JobProgressTab(this)
    attachTab(jobProgressTab)
    attachTab(new StorageTab(this))
    attachTab(new EnvironmentTab(this))
    attachTab(new ExecutorsTab(this))
    attachHandler(createStaticHandler(SparkUI.STATIC_RESOURCE_DIR, "/static"))
    attachHandler(createRedirectHandler("/", "/stages", basePath = basePath))
    attachHandler(
      createRedirectHandler("/stages/stage/kill", "/stages", jobProgressTab.handleKillRequest))
    if (live) {
      sc.env.metricsSystem.getServletHandlers.foreach(attachHandler)
    }
  }

举一个实际例子来看看Notifier发送Event的时刻,比如有任务提交的时 resourceOffer->taskStarted->handleBeginEvent

private [ scheduler ] def handleBeginEvent (task: Task[_
], taskInfo : TaskInfo ) {
listenerBus .post( SparkListenerTaskStart (task.
stageId , taskInfo ))
submitWaitingStages ()
}

post其实是向listenerBus的消息队列中添加一个消息,真正将消息发送 出去的时另一个处理线程listenerThread

override def run (): Unit = Utils.
logUncaughtExceptions {
while (true) {
eventLock . acquire ()
// Atomically remove and process this event
LiveListenerBus .this. synchronized {
val event = eventQueue .poll
if (event == SparkListenerShutdown ) {
// Get out of the while loop and shutdown
the daemon thread
return
}
Option (event). foreach ( postToAll )
}
}
}

Option(event).foreach(postToAll)负责将事件通知给各个Observer.postToAll的函数实现如下

def postToAll(event: SparkListenerEvent) {
    event match {
      case stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted =>
        foreachListener(_.onStageSubmitted(stageSubmitted))
      case stageCompleted: SparkListenerStageCompleted =>
        foreachListener(_.onStageCompleted(stageCompleted))
      case jobStart: SparkListenerJobStart =>
        foreachListener(_.onJobStart(jobStart))
      case jobEnd: SparkListenerJobEnd =>
        foreachListener(_.onJobEnd(jobEnd))
      case taskStart: SparkListenerTaskStart =>
        foreachListener(_.onTaskStart(taskStart))
      case taskGettingResult: SparkListenerTaskGettingResult =>
        foreachListener(_.onTaskGettingResult(taskGettingResult))
      case taskEnd: SparkListenerTaskEnd =>
        foreachListener(_.onTaskEnd(taskEnd))
      case environmentUpdate: SparkListenerEnvironmentUpdate =>
        foreachListener(_.onEnvironmentUpdate(environmentUpdate))
      case blockManagerAdded: SparkListenerBlockManagerAdded =>
        foreachListener(_.onBlockManagerAdded(blockManagerAdded))
      case blockManagerRemoved: SparkListenerBlockManagerRemoved =>
        foreachListener(_.onBlockManagerRemoved(blockManagerRemoved))
      case unpersistRDD: SparkListenerUnpersistRDD =>
        foreachListener(_.onUnpersistRDD(unpersistRDD))
      case applicationStart: SparkListenerApplicationStart =>
        foreachListener(_.onApplicationStart(applicationStart))
      case applicationEnd: SparkListenerApplicationEnd =>
        foreachListener(_.onApplicationEnd(applicationEnd))
      case SparkListenerShutdown =>
    }
  }

Metrics

在系统设计中,测量模块是不可或缺的组成部分。通过这些测量数据来感知系统的运行情况。

在Spark中，测量模块由MetricsSystem来担任，MetricsSystem中有三个重要的概念，分述如下。

• instance 表示谁在使用metrics system, 目前已知的有master, worker, executor和client driver会创建metrics system用以测量
• source 表示数据源,从哪里获取数据
• sinks 数据目的地,将从source获取的数据发送到哪

Spark目前支持将测量数据保存或发送到如下目的地

• ConsoleSink 输出到console
• CSVSink 定期保存成为CSV文件
• JmxSink 注册到JMX,以通过JMXConsole来查看
• MetricsServlet 在SparkUI中添加MetricsServlet用以查看Task运行时的测量数据
• GraphiteSink 发送给Graphite以对整个系统(不仅仅包括spark)进行监控

下面从MetricsSystem的创建,数据源的添加,数据更新与发送几个方面来跟踪一下源码。

初始化过程

MetricsSystem依赖于由codahale提供的第三方库Metrics，可以在metrics.codahale.com找到更为详细的介绍。

以Driver Application为例，driver application首先会初始化SparkContext,在SparkContext的初始化过程中就会创建MetricsSystem，具体调用关系如下。 SparkContext.init->SparkEnv.init->MetricsSystem.createMetricsSystem

注册数据源，继续以SparkContext为例

private val dagSchedulerSource = new DAGSchedulerSource(this.dagScheduler, this)
  private val blockManagerSource = new BlockManagerSource(SparkEnv.get.blockManager, this)

  private def initDriverMetrics() {
    SparkEnv.get.metricsSystem.registerSource(dagSchedulerSource)
    SparkEnv.get.metricsSystem.registerSource(blockManagerSource)
  }
initDriverMetrics()

数据读取

数据读取由Sink来完成,在Spark中创建的Sink子类如下图所示

读取最新的数据，以CsvSink为例,最主要的就是创建CsvReporter，启动之后会定期更新最近的数据到console。不同类型的Sink所使用的Reporter是不一样的。

val reporter: CsvReporter = CsvReporter.forRegistry(registry)
      .formatFor(Locale.US)
      .convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)
      .convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)
      .build(new File(pollDir))
      
  override def start() {
    reporter.start(pollPeriod, pollUnit)
  }

Spark中关于metrics子系统的配置文件详见conf/metrics.properties. 默认的Sink是MetricsServlet，在任务提交执行之后，输入http://127.0.0.1:4040/metrics/json会得到以json格式保存的metrics信息。