首页 > 代码库 > spark源码阅读-脚本篇
spark源码阅读-脚本篇
spark都进化到2.0了，虽然之前对spark有所了解但总感觉似懂非懂的，所以想花时间看看源码。
面对大量的源码从哪里着手呢，想到老子的一句话“天下难事必作于易，天下大事必作于细”，所以就从脚本部分来啃。
因本人脚本编程能力也并不是那么强，所以在总结的时候会穿插一些shell的东西。此处只介绍shell脚本，不涉及bat脚本。
先按照首字母顺序介绍下每个脚本的功能：
spark-1.5.0/bin
beeline:基于SQLLine CLI的JDBC客户端,可以连接到hive,操作hive中的数据。
load-spark-env.sh：导入conf目录下的spark-env.sh文件。
pyspark：python调用spark.
run-example：运行examples目录下的示例。
spark-class：调用org.apache.spark.launcher.Main， 多被其他脚本调用。
spark-shell：spark shell交互脚本。
spark-sql：spark sql运行脚本。
spark-submit：spark作业提交脚本。
sparkR：R语言调用spark。
再介绍下脚本之间的调用关系：
[注]箭头所指方向为被依赖或被引用的脚本
部分脚本解析：
spark-calss部分代码：
# The launcher library will print arguments separated by a NULL character, to allow arguments with# characters that would be otherwise interpreted by the shell. Read that in a while loop, populating# an array that will be used to exec the final command.CMD=()while IFS= read -d ‘‘ -r ARG; do CMD+=("$ARG") done < <("$RUNNER" -cp "$LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main "$@")
exec "${CMD[@]}"
注解：对比之前版本的脚本，现在的脚本简化了很多东西，好多判断都移动到了java或scala代码内。下一步就是分析org.apache.spark.launcher.Main 这个类。
spark-shell 代码：
#!/usr/bin/env bash# Shell script for starting the Spark Shell REPL#验证是否是cygwincygwin=falsecase "`uname`" in CYGWIN*) cygwin=true;;esac# 开启posix模式set -o posix#获取父级目录的绝对路径，$0为当前脚本名export FWDIR="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)"export _SPARK_CMD_USAGE="Usage: ./bin/spark-shell [options]"#手动添加 -Dscala.usejavacp=true，scala 默认不会使用 java classpathSPARK_SUBMIT_OPTS="$SPARK_SUBMIT_OPTS -Dscala.usejavacp=true"#脚本入口，实际调用的是spark-submit脚本function main() { if $cygwin; then stty -icanon min 1 -echo > /dev/null 2>&1 export SPARK_SUBMIT_OPTS="$SPARK_SUBMIT_OPTS -Djline.terminal=unix" "$FWDIR"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "$@" stty icanon echo > /dev/null 2>&1 else export SPARK_SUBMIT_OPTS "$FWDIR"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" "$@" fi}# Copy restore-TTY-on-exit functions from Scala script so spark-shell exits properly even in# binary distribution of Spark where Scala is not installedexit_status=127saved_stty=""# restore stty settings (echo in particular)function restoreSttySettings() { stty $saved_stty saved_stty=""}function onExit() { if [[ "$saved_stty" != "" ]]; then restoreSttySettings fi exit $exit_status}# 中断时进行的操作trap onExit INT# 保存终止设置saved_stty=$(stty -g 2>/dev/null)# clear on error so we don‘t later try to restore themif [[ ! $? ]]; then saved_stty=""fi#调用main函数main "$@"# 记录脚本退出状态# then reenable echo and propagate the code.exit_status=$?onExit
注解：显然spark-shell调用的是spark-submit ，利用--class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell"传入参数。
此处本人主要对shell交互的实现比较感兴趣，后续会调研下，之后研究的类自然是class org.apache.spark.repl.Main。
spark-sql代码
export FWDIR="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)"export _SPARK_CMD_USAGE="Usage: ./bin/spark-sql [options] [cli option]"exec "$FWDIR"/bin/spark-submit --class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver "$@"
注解：这部分脚本简单明了，要调研的类也很清楚：org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver 。
spark sql虽然操作的是hive，但是比HQL快多了，基于内存的计算果断有优势啊。
spark-submit代码
SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)"# disable randomized hash for string in Python 3.3+export PYTHONHASHSEED=0exec "$SPARK_HOME"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@"
注解：不兼容python3.3+以上的版本，具体原因不明，表示没怎么接触过python。
调用spark-class实现的job提交，以何种模式提交的判断猜测应该在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit中。
sparkR代码：
export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)"source "$SPARK_HOME"/bin/load-spark-env.shexport _SPARK_CMD_USAGE="Usage: ./bin/sparkR [options]"exec "$SPARK_HOME"/bin/spark-submit sparkr-shell-main "$@"
注解：实现的方式与python类似。
shell不明点参照：
1.set -o posix
set命令是shell解释器的一个内置命令，用来设置shell解释器的属性，从而能够控制shell解释器的一些行为。
在set命令中，选项前面跟着 - 号表示开启这个选项， + 表示关闭这个选项。
是UNIX系统的一个设计标准，很多类UNIX系统也在支持兼容这个标准，如Linux。
遵循这个标准的好处是软件可以跨平台。
所以windows也支持就很容易理解了，那么多优秀的开源软件，支持了这个这些软件就可能有windows版本，就可以完善丰富windows下的软件。
set -o posix：开启bash的posix模式。
2.command -v java
command [-pVv] command [arg ...]
用command指定可取消正常的shell function寻找。只有内建命令及在PATH中找得到的才会被执行。
"-p"选项，搜寻命令的方式是用PATH来找。"-V"或"-v"选项，会显示出该命令的一些简约描述。
3.[ [[ test
[ is a shell builtin
[[ is a shell keyword
test is a shell builtin
[ = test
[[ 可用 && | ，常用可避免错误。
4.read -d
-d ：表示delimiter，即定界符，一般情况下是以IFS为参数的间隔，但是通过-d，我们可以定义一直读到出现执行的字符位置。例如read –d madfds value，读到有m的字符的时候就不在继续向后读，例如输入为 hello m，有效值为“hello”，请注意m前面的空格等会被删除。这种方式可以输入多个字符串，例如定义“.”作为结符号等等
read命令 -n(不换行) -p(提示语句) -n(字符个数) -t(等待时间) -s(不回显)
5.setty
stty(set tty)命令用于显示和修改当前注册的终端的属性。
tty -icanon 设置一次性读完操作，如使用getchar()读操作，不需要按enter
stty icanon 取消上面设置
[-]icanon
enable erase, kill, werase, and rprnt special characters
6.$@
输入参数，常与shift连用。参数较多或参数个数不确定时可用。
总结:
shell脚本遵循简单明了的原则，而对比以前的脚本也会发现这点，一些复杂的判断逻辑大多都移入源码里了，例如submit脚本中运行模式的判断，这样会使脚本精简很多。
bin下的脚本都以2个空格为缩进，同一脚本中逻辑不同的代码块之间空行分隔，另有必要的注释，风格统一。
环境变量或全局变量的引入是放在load-spark-env.sh中的，其他脚本再以 . 的方式引入，脚本复用。
parent_dir="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" 是一段很有用的代码。
命令性质的脚本统一放在了bin下，而功能性质的大多都放在了sbin下。
spark源码阅读-脚本篇