今天就跟大家聊聊有关Spark2.x中如何进行BlockManagerMaster源码剖析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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  1.BlockManagerMaster创建

    BlockManagerMaster要负责整个应用程序在运行期间block元数据的管理和维护，以及向从节点发送指令执行命令，它是在构造SparkEnv的时候创建的，Driver端是创建SparkContext的时候创建SparkEnv，SparkEnv中对应的初始化代码如下：

    val blockManagerMaster = new BlockManagerMaster(registerOrLookupEndpoint(      BlockManagerMaster.DRIVER_ENDPOINT_NAME,      new BlockManagerMasterEndpoint(rpcEnv, isLocal, conf, listenerBus)),      conf, isDriver)

    这里可以看到在构造blockManagerMaster时，会创建一个BlockManagerMasterEndpoint实例并注册到了rpcEnv中，Executor中的blockManager通过Driver端BlockManagerMasterEndpoint的引用BlockManagerMasterRef与blockManagerMaster进行通信。

2.BlockManagerMaster成员函数：

    1).removeExecutor()函数，代码如下：

  //向BlockManagerMasterEndpoint发送RemoveExecutor消息，移除挂掉的Exeutor  //这个函数只会在driver端调用  def removeExecutor(execId: String) {    tell(RemoveExecutor(execId))    logInfo("Removed " + execId + " successfully in removeExecutor")  }

    2).removeExecutorAsync()函数，代码如下：

  // 跟1)作用差不多，移除挂掉的Executor，这里是非阻塞的异步方法  def removeExecutorAsync(execId: String) {    driverEndpoint.ask[Boolean](RemoveExecutor(execId))    logInfo("Removal of executor " + execId + " requested")  }

  3).registerBlockManager()函数，代码如下：

 //Executor端的BlockManager启动会，会向BlockManagerMaster进行注册// BlockManagerMaster会保存在master的blockManagerInfo中 def registerBlockManager(      blockManagerId: BlockManagerId,      maxOnHeapMemSize: Long,      maxOffHeapMemSize: Long,      slaveEndpoint: RpcEndpointRef): BlockManagerId = {    logInfo(s"Registering BlockManager $blockManagerId")    val updatedId = driverEndpoint.askSync[BlockManagerId](      RegisterBlockManager(blockManagerId, maxOnHeapMemSize, maxOffHeapMemSize, slaveEndpoint))    logInfo(s"Registered BlockManager $updatedId")    updatedId  }

  3).updateBlockInfo()函数，代码如下：

  //更新block数据块信息  def updateBlockInfo(      blockManagerId: BlockManagerId,      blockId: BlockId,      storageLevel: StorageLevel,      memSize: Long,      diskSize: Long): Boolean = {      //向BlockManagerMasterEndpoint发送UpdateBlockInfo消息，并且返回结果    val res = driverEndpoint.askSync[Boolean](      UpdateBlockInfo(blockManagerId, blockId, storageLevel, memSize, diskSize))    logDebug(s"Updated info of block $blockId")    res  }

  4).getLocations()函数，代码如下：

 //获取block所在的BockManager节点信息，这里返回的是Seq集合， //如果block的Replication>1  一个block块，可能会在多个blockmanager //节点上存在  def getLocations(blockId: BlockId): Seq[BlockManagerId] = {  //向BlockManagerMasterEndpoint发送GetLocations消息    driverEndpoint.askSync[Seq[BlockManagerId]](GetLocations(blockId))  }

  5).getPeers()函数，代码如下：

  //获取参数blockManagerId之外的其他BlockManagerId，  //上面说了一个block，可能会在多个blockmanager节点上存在  def getPeers(blockManagerId: BlockManagerId): Seq[BlockManagerId] = {   //向BlockManagerMasterEndpoint发送GetPeers消息    driverEndpoint.askSync[Seq[BlockManagerId]](GetPeers(blockManagerId))  }

  6).getExecutorEndpointRef()函数，代码如下：

  //这里就是获取BlockManagerMasterEndpoint的引用，与其进行通信  private def getExecutorEndpointRef(executorId: String): Option[RpcEndpointRef] = {    for (      blockManagerId <- blockManagerIdByExecutor.get(executorId);      info <- blockManagerInfo.get(blockManagerId)    ) yield {      info.slaveEndpoint    }  }

  7).getBlockStatus()函数，代码如下：

//获取一个Block的状态信息，位置，占用内存和磁盘大小def getBlockStatus(      blockId: BlockId,      askSlaves: Boolean = true): Map[BlockManagerId, BlockStatus] = {    val msg = GetBlockStatus(blockId, askSlaves)    val response = driverEndpoint.      askSync[Map[BlockManagerId, Future[Option[BlockStatus]]]](msg)    val (blockManagerIds, futures) = response.unzip    implicit val sameThread = ThreadUtils.sameThread    val cbf =      implicitly[        CanBuildFrom[Iterable[Future[Option[BlockStatus]]],        Option[BlockStatus],        Iterable[Option[BlockStatus]]]]    val blockStatus = timeout.awaitResult(      Future.sequence[Option[BlockStatus], Iterable](futures)(cbf, ThreadUtils.sameThread))    if (blockStatus == null) {      throw new SparkException("BlockManager returned null for BlockStatus query: " + blockId)    }    blockManagerIds.zip(blockStatus).flatMap { case (blockManagerId, status) =>      status.map { s => (blockManagerId, s) }    }.toMap  }

BlockManagerMaster里面的各种函数处理其实都在 BlockManagerMasterEndpoint实例中，后面我们会详细剖析BlockManagerMasterEndpoint类的各个消息的具体处理流程。

  

看完上述内容，你们对Spark2.x中如何进行BlockManagerMaster源码剖析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

网站题目：Spark2.x中如何进行BlockManagerMaster源码剖析
本文来源：http://azwzsj.com/article/ggodjh.html