1.Spark Core读取ES的码视分区问题分析
2.Spark ML系列RandomForestClassifier RandomForestClassificationModel随机森林原理示例源码分析
3.Spark-Submit 源码剖析
4.Spark源码解析2-YarnCluster模式启动

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，码视生成的码视RDD分区数与哪些因素相关。

       初步推测，码视这与分片数有关，码视但具体关系是码视叮咚外卖餐饮源码什么呢？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。码视

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

       下面，码视我将与大家共同探讨源码，码视了解具体情况。码视

       1.Spark Core读取ES

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

       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模块的挖券源码包

       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。网校培训源码

       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。反射的源码

       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 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，它进行自助采样与特征随机选择来构建预测模型。其优势在于能够高效处理大量高维数据，对缺失值和噪声具有鲁棒性，并能评估特征重要性，同时训练过程可并行执行提高速度。参数设置如决策树数量、深度和特征选择策略直接影响模型性能和泛化能力，需根据具体问题和数据集调优以获得最佳效果。

       RandomForestClassifier用于Spark ML分类任务，封装在特定类中，nmon源码解读支持数据处理与模型训练过程的关键方法。可调整参数优化模型表现，例如特征选择与决策树设置。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，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。