Spark-2.4.0源码：sparkContext

　　在看sparkContext之前，先回顾一下Scala的语法。Scala构造函数分主构造和辅构造函数，辅构造函数是关键字def+this定义的，而类中不在方法体也不在辅构造函数中的代码就是主构造函数，实例化对象的时候主构造函数都会被执行，例：

　　

class person(name String,age Int){
    println("主构造函数被调用")

    def this(name String,age Int){ //辅构造函数
        this ()    //必须先调用主构造函数
        this.name = name
        this.age = age
    }

    def introduce(){
        println("name :" + name + "-age :" + age)
    }
}

val jack = new person("jack",2)

jack.introduce()

　　运行结果：

　　主构造函数被调用

　　name  :jack-age :2

　　切入正题，看sparkContext的主构造函数比较重要的一些代码：

try{
        ...
        // Create the Spark execution environment (cache, map output tracker, etc)
        _env = createSparkEnv(_conf, isLocal, listenerBus)
        SparkEnv.set(_env)

        ...

        // We need to register "HeartbeatReceiver" before "createTaskScheduler" because Executor will
        // retrieve "HeartbeatReceiver" in the constructor. (SPARK-6640)
        _heartbeatReceiver = env.rpcEnv.setupEndpoint(
        HeartbeatReceiver.ENDPOINT_NAME, new HeartbeatReceiver(this))


        // Create and start the scheduler
        val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode)
        _schedulerBackend = sched
        _taskScheduler = ts
        _dagScheduler = new DAGScheduler(this)
        _heartbeatReceiver.ask[Boolean](TaskSchedulerIsSet)

        // start TaskScheduler after taskScheduler sets DAGScheduler reference in DAGScheduler's
        // constructor
        _taskScheduler.start()
    }
    

　　首先：

　　 _env = createSparkEnv(_conf, isLocal, listenerBus)
    SparkEnv.set(_env)

　　 _heartbeatReceiver = env.rpcEnv.setupEndpoint(
    HeartbeatReceiver.ENDPOINT_NAME, new HeartbeatReceiver(this))

 　　这里是在sparkContext中创建rpcEnv，并通过 setupEndpoint 向 rpcEnv 注册一个心跳的 Endpoint。

　　接着：

 val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode)

　　调的sparkContext自己的方法，创建taskScheduler，返回的是一个 (SchedulerBackend, TaskScheduler) 元组

private def createTaskScheduler(
      sc: SparkContext,
      master: String,
      deployMode: String): (SchedulerBackend, TaskScheduler) = {
    import SparkMasterRegex._

    // When running locally, don't try to re-execute tasks on failure.
    val MAX_LOCAL_TASK_FAILURES = 1

    master match {
        //...

        //standalone的提交模式
      case SPARK_REGEX(sparkUrl) =>
        val scheduler = new TaskSchedulerImpl(sc)
        val masterUrls = sparkUrl.split(",").map("spark://" + _)
        val backend = new StandaloneSchedulerBackend(scheduler, sc, masterUrls)
        //调用初始化方法
        scheduler.initialize(backend)
        (backend, scheduler)
    }

        //...
    }

　　方法内部根据master参数判断不同的提交模式，创建不同的(SchedulerBackend, TaskScheduler) ，拿standalon模式举例，根据入参创建TaskSchedulerImpl和StandalonSchedulerBackend，再调用TaskSchedulerImpl的初始化方法，最后返回一个元组。

　　 scheduler.initialize(backend)，其实就是根据不同的schedulingMode创建不同的schedulableBuilder，它就是对Scheduleable tree的封装,负责对taskSet的调度。

def initialize(backend: SchedulerBackend) {
    this.backend = backend
    schedulableBuilder = {
      schedulingMode match {
        case SchedulingMode.FIFO =>
          new FIFOSchedulableBuilder(rootPool)
        case SchedulingMode.FAIR =>
          new FairSchedulableBuilder(rootPool, conf)
        case _ =>
          throw new IllegalArgumentException(s"Unsupported $SCHEDULER_MODE_PROPERTY: " +
          s"$schedulingMode")
      }
    }
    schedulableBuilder.buildPools()
  }

　　接着下面两行代码：

　　_dagScheduler = new DAGScheduler(this)

　　创建DAG有向无环图，实现类面向stage的调度机制的高层次调度层，他会为每个stage计算DAG(有向无环图)，追踪RDD和stage的输出是否被物化(写入磁盘或内存)，并且寻找一个最少消耗的调度机制来运行job。它会将stage作为taskSets提交到底层的TaskSchedulerImpl上来在集群运行。除了处理stage的DAG，它还负责决定运行每个task的最佳位置，基于当前的缓存状态，将最佳位置提交给底层的TaskSchedulerImpl，此外，他会处理由于每个shuffle输出文件导致的失败，在这种情况下旧的stage可能会被重新提交。一个stage内部的失败，如果不是由于shuffle文件丢失导致的失败，会被taskScheduler处理，它会多次重试每个task，还不行才会取消整个stage。

  _heartbeatReceiver.ask[Boolean](TaskSchedulerIsSet)

 　　在上面创建好了TaskScheduler和SchedulerBackend后，告诉 HeartbeatReceiver（心跳） 的监听端。

 　　最后：

　　_taskScheduler.start()

 　　在TaskSchedulerImpl的start()方法中调的是SchedulerBackend的start()方法，所以start()方法运行的是这段：

override def start() {
    super.start()

    // SPARK-21159. The scheduler backend should only try to connect to the launcher when in client
    // mode. In cluster mode, the code that submits the application to the Master needs to connect
    // to the launcher instead.
    if (sc.deployMode == "client") {
      launcherBackend.connect()
    }

    //参数设置

    val appDesc = ApplicationDescription(sc.appName, maxCores, sc.executorMemory, command,
      webUrl, sc.eventLogDir, sc.eventLogCodec, coresPerExecutor, initialExecutorLimit)
    client = new StandaloneAppClient(sc.env.rpcEnv, masters, appDesc, this, conf)
    client.start()
    launcherBackend.setState(SparkAppHandle.State.SUBMITTED)
    waitForRegistration()
    launcherBackend.setState(SparkAppHandle.State.RUNNING)
  }

　　这里创建了两个对象：AppliactionDescription和AppClient，AppliactionDescription顾名思义就是对Application的描述类，比如它需要的资源等；AppClient负责负责为application与spark集群通信。SchedulerBackend的start()最终调用了AppClient的start()，代码如下：

def start() {
    // Just launch an rpcEndpoint; it will call back into the listener.
    endpoint.set(rpcEnv.setupEndpoint("AppClient", new ClientEndpoint(rpcEnv)))
  }

 　　启动一个rpcEndPoint并回调给监听器，RPC原理可看这篇 https://www.cnblogs.com/superhedantou/p/7570692.html

　　

 　　最后画个大概流程图