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Apache Spark 源码解析

news 来源：原创 2025/4/26 5:29:27

Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，提供了高效的大规模数据处理能力。下面我将对 Spark 的核心源码结构进行解析。

核心架构

Spark 的主要代码模块包括：

Core (核心模块)
- 包含 Spark 的基本功能，如任务调度、内存管理、错误恢复等
- 最重要的类是 SparkContext，它是 Spark 功能的入口点
SQL
- 提供结构化数据处理功能
- 包含 DataFrame 和 Dataset API 的实现
Streaming
- 实时流处理功能
- 基于微批处理模型
MLlib
- 机器学习库
- 包含常见的机器学习算法
GraphX
- 图计算库
- 提供图处理功能

核心类解析

1. SparkContext

SparkContext 是 Spark 功能的入口点，位于 org.apache.spark 包中。主要功能包括：

连接到 Spark 集群
创建 RDDs (弹性分布式数据集)
广播变量
累加器

class SparkContext(config: SparkConf) extends Logging {// 初始化各种组件private var _conf: SparkConf = _private var _env: SparkEnv = _private var _schedulerBackend: SchedulerBackend = _private var _taskScheduler: TaskScheduler = _private var _dagScheduler: DAGScheduler = _// ... 其他重要字段和方法
}

2. RDD (弹性分布式数据集)

RDD 是 Spark 的核心抽象，位于 org.apache.spark.rdd 包中。关键特性：

不可变
分区
容错

abstract class RDD[T: ClassTag](@transient private var _sc: SparkContext,@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]) extends Serializable with Logging {// 必须由子类实现的抽象方法def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]protected def getPartitions: Array[Partition]// 常用转换操作def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = new MapPartitionsRDD[U, T](this, ...)def filter(f: T => Boolean): RDD[T] = new MapPartitionsRDD[T, T](this, ...)// ... 其他方法
}

3. DAGScheduler

负责将作业分解为多个阶段(stage)，位于 org.apache.spark.scheduler 包中。

private[spark] class DAGScheduler(private[scheduler] val sc: SparkContext,private[scheduler] val taskScheduler: TaskScheduler,// ... 其他参数) extends Logging {def submitJob[T, U](rdd: RDD[T],func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,// ... 其他参数): JobWaiter[U] = {// 提交作业逻辑}// ... 其他重要方法
}