1.【Spark ML系列】RandomForestClassifier RandomForestClassificationModel随机森林原理示例源码分析
2.Spark-Submit 源码剖析
3.Spark Core读取ES的码视分区问题分析
4.Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
5.Spark体系结构的主要功能和组件

【Spark ML系列】RandomForestClassifier RandomForestClassificationModel随机森林原理示例源码分析

       Spark ML中的随机森林分类器（RandomForestClassifier）是一个集成学习方法的分类模型。通过使用多个决策树，码视它进行自助采样与特征随机选择来构建预测模型。码视其优势在于能够高效处理大量高维数据，码视对缺失值和噪声具有鲁棒性，码视并能评估特征重要性，码视虚拟货币资讯网站源码同时训练过程可并行执行提高速度。码视参数设置如决策树数量、码视深度和特征选择策略直接影响模型性能和泛化能力，码视需根据具体问题和数据集调优以获得最佳效果。码视

       RandomForestClassifier用于Spark ML分类任务，码视封装在特定类中，码视支持数据处理与模型训练过程的码视关键方法。可调整参数优化模型表现，码视例如特征选择与决策树设置。码视模型通过构建包含数据转换与训练的Pipeline流程实现自动训练。

       以下为基本示例代码：

        1. 加载数据集并构建特征向量和标签索引。

        2. 将数据集划分为训练集与测试集。

        3. 创建RandomForestClassifier实例，并设定关键参数。

        4. 构建Pipeline并训练模型。

        5. 对测试集进行预测，并评估模型性能，常用指标如多分类准确率。

       代码示例中包含实现RandomForestClassifier类的构造与基本用法，如类成员、常量声明和模型对象定义等。此部分源码用于构造随机森林模型的视觉应用源码抽象概念与实现基础。

Spark-Submit 源码剖析

       直奔主题吧：

       常规Spark提交任务脚本如下：

       其中几个关键的参数：

       再看下cluster.conf配置参数，如下：

       spark-submit提交一个job到spark集群中，大致的经历三个过程：

       代码总Main入口如下：

       Main支持两种模式CLI：SparkSubmit；SparkClass

       首先是checkArgument做参数校验

       而sparksubmit则是通过buildCommand来创建

       buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类

       继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下：

       定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下

       SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数：

       有参数中根据参数传入拆分三种方式，然后通过OptionParser解析Args，构造参数创建对象后核心方法是通过buildCommand，而buildCommand又是通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

       buildSparkSubmitCommand会返回List的命令集合，分为两个部分去创建此List,

       第一个如下加入Driver_memory参数

       第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER，DEPLOY_MODE，FILES，CLASS等等，这些就和我们上面截图中是对应上的。是通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List

       而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala

       继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下：

       SparkSubmit，kill，request都支持，后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口，其中第一步是初始化LOG，然后初始化解析参数涉及到类

       SparkSubmitArguments作为参数初始化类，继承SparkSubmitArgumentsParser类

       其中env是测试用的,参数解析如下，parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ，如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。

       这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER, "yarn-client")进行处理。

       这个函数也很简单，根据参数 opt 及 value，当前时间源码设置各个成员的值。接上例，parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后，在 handle 函数中，master 成员将被赋值为 yarn-client。

       回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args，然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。

       直接看submit的action，doRunMain执行入口

       其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ，分别表示子进程参数、子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后，接下来就将启动子进程。

       runMain则是执行入口，入参则是执行参数SparkSubmitArguments

       Main执行非常的简单：几个核心步骤

       先是打印一串日志（可忽略），然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中

       然后是MainClass的生成，异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError

       再者是生成Application，根据MainClass生成APP,最后调用start执行

       具体执行是SparkApplication.scala，那么继续往下剥~

       仔细阅读下SparkApplication还是挺深的，所以打算另外写篇继续深入研读~

Spark Core读取ES的分区问题分析

       撰写本文的初衷是因近期一位星球球友面试时，面试官询问了Spark分析ES数据时，生成的RDD分区数与哪些因素相关。

       初步推测，这与分片数有关，但具体关系是65535的源码什么呢？以下是两种可能的关系：

       1).类似于KafkaRDD的分区与kafka topic分区数的关系，一对一。

       2).ES支持游标查询，那么是否可以对较大的ES索引分片进行拆分，形成多个RDD分区呢？

       下面，我将与大家共同探讨源码，了解具体情况。

       1.Spark Core读取ES

       ES官网提供了elasticsearch-hadoop插件，对于ES 7.x，hadoop和Spark版本的支持如下：

       在此，我使用的ES版本为7.1.1，测试用的Spark版本为2.3.1，没有问题。整合es和spark，导入相关依赖有两种方式：

       a，导入整个elasticsearch-hadoop包

       b，仅导入spark模块的包

       为了方便测试，我在本机启动了一个单节点的ES实例，简单的测试代码如下：

       可以看到，Spark Core读取RDD主要有两种形式的API：

       a，esRDD。这种返回的是一个tuple2类型的RDD，第一个元素是id，第二个是一个map，包含ES的document元素。

       b，esJsonRDD。这种返回的虚幻源码下载也是一个tuple2类型的RDD，第一个元素依然是id，第二个是json字符串。

       尽管这两种RDD的类型不同，但它们都是ScalaEsRDD类型。

       要分析Spark Core读取ES的并行度，只需分析ScalaEsRDD的getPartitions函数。

       2.源码分析

       首先，导入源码github.com/elastic/elasticsearch-hadoop这个gradle工程，可以直接导入idea，然后切换到7.x版本。

       接下来，找到ScalaEsRDD，发现getPartitions方法是在其父类中实现的，方法内容如下：

       esPartitions是一个lazy型的变量：

       这种声明的原因是什么呢？

       lazy+transient的原因大家可以思考一下。

       RestService.findPartitions方法只是创建客户端获取分片等信息，然后调用，分两种情况调用两个方法：

       a).findSlicePartitions

       这个方法实际上是在5.x及以后的ES版本，同时配置了

       之后，才会执行。实际上就是将ES的分片按照指定大小进行拆分，必然要先进行分片大小统计，然后计算出拆分的分区数，最后生成分区信息。具体代码如下：

       实际上，分片就是通过游标方式，对_doc进行排序，然后按照分片计算得到的分区偏移进行数据读取，组装过程是通过SearchRequestBuilder.assemble方法实现的。

       这个实际上会浪费一定的性能，如果真的要将ES与Spark结合，建议合理设置分片数。

       b).findShardPartitions方法

       这个方法没有疑问，一个RDD分区对应于ES index的一个分片。

       3.总结

       以上就是Spark Core读取ES数据时，分片和RDD分区的对应关系分析。默认情况下，一个ES索引分片对应Spark RDD的一个分区。如果分片数过大，且ES版本在5.x及以上，可以配置参数

       进行拆分。

Spark源码解析2-YarnCluster模式启动

       YARN 模式运行机制主要体现在Yarn Cluster 模式和Yarn Client 模式上。在Yarn Cluster模式下，SparkSubmit、ApplicationMaster 和 CoarseGrainedExecutorBackend 是独立的进程，而Driver 是独立的线程；Executor 和 YarnClusterApplication 是对象。在Yarn Client模式下，SparkSubmit、ApplicationMaster 和 YarnCoarseGrainedExecutorBackend 也是独立的进程，而Executor和Driver是对象。

       在源码中，SparkSubmit阶段首先执行Spark提交命令，底层执行的是开启SparkSubmit进程的命令。代码中，SparkSubmit从main()开始，根据运行模式获取后续要反射调用的类名赋给元组中的ChildMainClass。如果是Yarn Cluster模式，则为YarnClusterApplication；如果是Yarn Client模式，则为主类用户自定义的类。接下来，获取ChildMainClass后，通过反射调用main方法的过程，反射获取类然后通过构造器获取一个示例并多态为SparkApplication，再调用它的start方法。随后调用YarnClusterApplication的start方法。在YarnClient中，new一个Client对象，其中包含了yarnClient = YarnClient.createYarnClient属性，这是Yarn在SparkSubmit中的客户端，yarnClient在第行初始化和开始，即连接Yarn集群或RM。之后就可以通过这个客户端与Yarn的RM进行通信和提交应用，即调用run方法。

       ApplicationMaster阶段主要涉及开启一个Driver新线程、AM向RM注册、AM向RM申请资源并处理、封装ExecutorBackend启动命令以及AM向NM通信提交命令由NM启动ExecutorBackend。在ApplicationMaster进程中，首先开启Driver线程，开始运行用户自定义代码，创建Spark程序入口SparkContext，接着创建RDD，生成job，划分阶段提交Task等操作。

       在申请资源之前，AM主线程创建了Driver的终端引用，作为参数传入createAllocator()，因为Executor启动后需要向Driver反向注册，所以启动过程必须封装Driver的EndpointRef。AM主线程向RM申请获取可用资源Container，并处理这些资源。ExecutorBackend阶段尚未完成，后续内容待补充。

Spark体系结构的主要功能和组件

       Spark已经成为全球主要行业中功能强大且需求量最大的大数据框架，其可访问性和强大功能使其能够处理大数据挑战。拥有超过,名成员的良好用户基础，以及多人对代码所做的贡献，它已成为阿里巴巴、亚马逊、eBay、雅虎、腾讯、百度等主流企业的首选框架。InMobi数据科学与市场高级副总裁Rajiv Bhat表示：“Spark使开发机器学习模型的时间从六到七个月缩短至每天约四个模型。”Spark作为开源框架，已成为Apache Software Foundation运行最频繁的项目，目前在大数据处理领域是市场领导者。

       Spark与Hadoop之间的主要区别在于，Hadoop基于处理已存储一段时间的数据块的概念，而Spark则用于实时处理。Hadoop在年是大数据领域的突破性技术，但直到年Spark引入时才如此。Spark的主要销售主张是实时速度，因为它比Hadoop的MapReduce框架快倍。Spark功能包括实时数据处理的开放源代码计算集群框架，提供对具有内置并行性和容错性的整个集群进行编程的接口，其核心建立在Hadoop的MapReduce框架上并扩展到更多计算类型。

       Spark体系结构基于两个主要的抽象，包括主/从体系结构，具有一个Master和多个Slave/Worker。单个Java进程由驱动程序和执行程序运行，用户可以在不同机器上运行它们，以适应垂直集群、混合机器配置或在同一水平的Spark集群。Spark体系结构包括驱动程序、执行程序和集群管理器的角色。驱动程序是Spark应用程序的中心点，负责将用户代码转换为实际的Spark作业。执行者主要负责执行任务，而集群管理器提供了不同的调度功能集，以分配和取消分配各种物理资源，如客户端Spark作业、CPU内存等。

       Spark应用程序的运行时架构涉及客户端提交的Spark应用程序代码被转换为逻辑DAG（有向无环图），进行各种优化，如对转换进行流水线处理，然后转换为具有一组阶段的物理执行计划。物理执行计划由各种小型物理执行单元组成，这些任务组合在一起并发送到Spark集群。驱动程序与集群管理器进行交互，进行资源协商，集群管理器在从属节点上启动执行程序。驱动程序根据数据放置将任务发送给集群管理器，执行程序在执行前向驱动程序注册，驱动程序在应用程序运行时进行监视。当驱动程序main（）方法退出或stop（）方法退出时，它将终止所有执行程序并将其从集群管理器中释放。

       因此，Spark架构因其易用性、可访问性以及处理大数据任务的能力，最终在Hadoop中占主导地位。它在许多行业中广泛应用，将Hadoop MapReduce提升至全新水平，在数据处理方面几乎没有任何改组。内存中的数据存储和实时数据处理提高了系统的效率倍，惰性评估有助于速度。关注微信公众号“海牛大数据”（ID：hainiudashuju），加入实战技术论坛，参与大数据技术交流社区。