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，码视如何读懂python 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源码安装yacc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，xiuno源码交易设置各个成员的值。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costmap源码解析什么呢？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。这种返回的校园推广源码也是一个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。