spark-submit&spark-class脚本解析

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#从spark-shell调用之后，传进来--class org.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" --master spark://ip:7077
#先检测spark_home,然后去调用spark_home/bin/spark-class 会将org.apache.spark.deploy.SparkSubmit作为第一个参数，
#----- 会执行脚本spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --class org.apache.spark.repl.Main --name"Spark shell" --master spark://ip:7077

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##spark-submit 逻辑

#!/usr/bin/envbash

if [-z "${SPARK_HOME}" ]; then

  export SPARK_HOME="$(cd "`dirname"$0"`"/..; pwd)"

fi

 

#disable randomized hash for string in Python 3.3+

exportPYTHONHASHSEED=0

#exec 执行完面的命令，exec 命令，是创建一个新的进程，只不过这个进程与前一个进程的ID是一样的。

#这样，原来的脚本剩余的部分代码就不能执行了，因为相当于换了一个进程。



exec "${SPARK_HOME}"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit " $@"



#以下是spark-class逻辑
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#--如果是spark-shell从spark-submit脚本传进来如下参数：

org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --classorg.apache.spark.repl.Main --name "Spark shell" --master spark://ip:7077
#如果自己的application则直接执行spark-submit 脚本传入自己的--class等参数信息就可以

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#!/usr/bin/envbash

#还是判断了一下SPARK_HOME环境变量是否存在

if [-z "${SPARK_HOME}" ]; then

  export SPARK_HOME="$(cd "`dirname"$0"`"/..; pwd)"

fi

#---执行shell，不加“. 和空格”也能执行：配置一些环境变量,它会将conf/spark-env.sh中的环境变量加载进来:

. "${SPARK_HOME}"/bin/load-spark-env.sh

 

# ---Find the java binary 如果有java_home环境变量会将java_home/bin/java给RUNNER

#if [ -n str ] 表示当串的长度大于0时为真

if [-n "${JAVA_HOME}" ]; then

  RUNNER="${JAVA_HOME}/bin/java"

else

  #---command -v 和which的功能一样

  if [ `command -v java` ]; then

    RUNNER="java"

  else

    echo "JAVA_HOME is not set">&2

    exit 1

  fi

fi

 

#--- Find assembly jar ： 会先找spark_home/RELESE文本是否存在，如果存在将spark_home/lib目录给变量ASSEMBLY_DIR

SPARK_ASSEMBLY_JAR=

if [-f "${SPARK_HOME}/RELEASE" ]; then

  ASSEMBLY_DIR="${SPARK_HOME}/lib"

else

 ASSEMBLY_DIR="${SPARK_HOME}/assembly/target/scala-$SPARK_SCALA_VERSION"

fi

 

#---ls -1与ls -l的区别在于ls -1只会返回文件名，没有文件类型，大小，日期等信息。num_jars返回spark-assembly的jar有多少个

GREP_OPTIONS=

num_jars="$(ls-1 "$ASSEMBLY_DIR" | grep "^spark-assembly.*hadoop.*\.jar$"| wc -l)"

 

#---如果$num_jars为0，会报错并退出

if ["$num_jars" -eq "0" -a -z "$SPARK_ASSEMBLY_JAR"-a "$SPARK_PREPEND_CLASSES" != "1" ]; then

  echo "Failed to find Spark assembly in$ASSEMBLY_DIR." 1>&2

  echo "You need to build Spark beforerunning this program." 1>&2

  exit 1

fi

 

if [-d "$ASSEMBLY_DIR" ]; then

  #---ls 后面加 || true和不加效果一样，还是会返回这个串的：spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

  ASSEMBLY_JARS="$(ls -1"$ASSEMBLY_DIR" | grep "^spark-assembly.*hadoop.*\.jar$" ||true)"

  #---这个$num_jars不能大于1，否则会退出

  if [ "$num_jars" -gt "1"]; then

    echo "Found multiple Spark assemblyjars in $ASSEMBLY_DIR:" 1>&2

    echo "$ASSEMBLY_JARS" 1>&2

    echo "Please remove all but onejar." 1>&2

    exit 1

  fi

fi

#---将spark_home/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar给变量SPARK_ASSEMBLY_JAR

SPARK_ASSEMBLY_JAR="${ASSEMBLY_DIR}/${ASSEMBLY_JARS}"

#---还是将spark_home/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar赋给别一个变量LAUNCH_CLASSPATH

LAUNCH_CLASSPATH="$SPARK_ASSEMBLY_JAR"

 

#Add the launcher build dir to the classpath if requested.

#---if [ -n str ] 表示当串的长度大于0时为真

if [-n "$SPARK_PREPEND_CLASSES" ]; then

 LAUNCH_CLASSPATH="${SPARK_HOME}/launcher/target/scala-$SPARK_SCALA_VERSION/classes:$LAUNCH_CLASSPATH"

fi

#--- 将spark_home/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar值给全局变量_SPARK_ASSEMBLY

export_SPARK_ASSEMBLY="$SPARK_ASSEMBLY_JAR"

 

#For tests

if[[ -n "$SPARK_TESTING" ]]; then

  unset YARN_CONF_DIR

  unset HADOOP_CONF_DIR

fi

 

#The launcher library will print arguments separated by a NULL character, toallow arguments with

#characters that would be otherwise interpreted by the shell. Read that in awhile loop, populating

# anarray that will be used to exec the final command.

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#启动程序库将打印由空字符分隔的参数，以允许带有由shell解释的字符的参数。 在while循环中读取它，填充将用于执行最终命令的数组。

 #如果要调试输入如下$JAVA_OPTS环境变量即可

#export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Xdebug-Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005"

#如果想调试org.apache.spark.launcher.Main，需要将$JAVA_OPTS放在$RUNNER后面就可以了,

#如果想直接调用SparkSubmit.scala可以将$JAVA_OPTS放在 launcher.Main的后面

 

#-----spark-class先执行org.apache.spark.launcher.Main，由launcher.Main来解析脚本参数，然后由Main方法将打印的结果给while语句，
#再次执行SparkSubmit类中的main方法；

#小括号有，数组或执行的命令的意思

#java -cp spark_home/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jarorg.apache.spark.launcher.Main org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --class org.apache.spark.repl.Main--name "Spark shell" --master  spark://ip:7077

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CMD=()

whileIFS= read -d ‘‘ -r ARG; do

  echo "===========>"$ARG

  CMD+=("$ARG")

done< <("$RUNNER" -cp "$LAUNCH_CLASSPATH"org.apache.spark.launcher.Main "$@")

exec"${CMD[@]}"

 

#launcher.Main返回的数据存储到CMD数组中，可以通过打印查看$ARG里面的内容，实际上就是laucher.Main里面的main打印的参数

 ./spark-shell --master  spark://ip:7077 --verbose /tool/jarDir/maven_scala-1.0-SNAPSHOT.jar

#ARG打印的内容如下，这样看来${CMD[@]}就是让 “java -cp 执行第三行包中类即SparkSubmit, 使用jvm参数(即第四，五，六，七行)，然后执行SparkSubmit 后面的是SparkSubmit参数是 --class 等内容