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上一篇文章 spark 源码理解1 从spark启动脚本开始 是分析执行start_all.sh时，集群中启动了哪些进程，下面我们再深入一点看看这些进程都是做什么用的，它们之间又是如何通信的？
一、Master进程的启动
Master进程，它主要负责对Worker、Driver、App等资源的管理并与它们进行通信，这篇文章中我打算着重讲一下它与Worker的通信，其它的部分放在以后的章节再加以描述。
spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.master.Master 1 --ip $SPARK_MASTER_IP --port $SPARK_MASTER_PORT --webui-port $SPARK_MASTER_WEBUI_PORT
前面说过，我们最终是通过上面的命令来启动Master进程的，其中org.apache.spark.deploy.master.Master是类名，其余为参数：1 表示实例个数，--ip 主机地址，--port 主机端口，默认7077，--webui-port web界面端口，默认8080，它们的解析是由org.apache.spark.deploy.master.MasterArguments 完成的。
在接下来深入之前，简单介绍一下Spark重要的通信协议Akka，它是基于消息传递的机制，scala原生支持的，具有一下特点：
Actors
Actors为你提供:
对并发/并行程序的简单的、高级别的抽象。
异步、非阻塞、高性能的事件驱动编程模型。
非常轻量的事件驱动处理（1G内存可容纳约270万个actors）。
容错性
使用“let-it-crash”语义和监管者树形结构来实现容错。非常适合编写永不停机、自愈合的高容错系统。监管者树形结构可以跨多个JVM来提供真正的高容错系统。
位置透明性
Akka的所有元素都为分布式环境而设计：所有actor都仅通过发送消息进行互操作，所有操作都是异步的。
事务性actors
事务性Actor是actor与STM(Software Transactional Memory)的组合。它使你能够使用自动重试和回滚来组合出原子消息流。
有一个很好的入门级教程可以参考 过忘记忆 的 Akka学习笔记 。
继续回到Master.scala这个文件，它由Master类和Master对象组成。在scala中，这个对象被叫做伴生对象（object Companion），是一个Singleton（注：类和单例对象存在于同一个文件中，才能被称之为Singleton，否则为孤立对象），对应的类叫做伴生类（class Companion），它们之间可以彼此访问对方的私有成员。
程序的入口是Master对象的main函数，它主要调用startSystemAndActor方法，启动Master并返回一个Tuple4的对象。
val (actorSystem, _, _, _) = startSystemAndActor(args.host, args.port, args.webUiPort, conf)
/**
* Start the Master and return a four tuple of:
* (1) The Master actor system
* (2) The bound port
* (3) The web UI bound port
* (4) The REST server bound port, if any
*/
def startSystemAndActor(
host: String,
port: Int,
webUiPort: Int,
conf: SparkConf): (ActorSystem, Int, Int, Option[Int]) = {
val securityMgr = new SecurityManager(conf)
val (actorSystem, boundPort) = AkkaUtils.createActorSystem(systemName, host, port, conf = conf,
securityManager = securityMgr)
val actor = actorSystem.actorOf(
Props(classOf[Master], host, boundPort, webUiPort, securityMgr, conf), actorName)
val timeout = AkkaUtils.askTimeout(conf)
val portsRequest = actor.ask(BoundPortsRequest)(timeout)
val portsResponse = Await.result(portsRequest, timeout).asInstanceOf[BoundPortsResponse]
(actorSystem, boundPort, portsResponse.webUIPort, portsResponse.restPort)
}
生成Master实例时，会创建 Master Metrics System, Application Metrics System，并启动它们，然后根据RECOVERY_MODE来指定Master的容错恢复模式，这里可供选择的有ZOOKEEPER，FILESYSTEM，CUSTOM和其它BlackHole。
val (persistenceEngine_, leaderElectionAgent_) = RECOVERY_MODE match {
case "ZOOKEEPER" =>
logInfo("Persisting recovery state to ZooKeeper")
val zkFactory =
new ZooKeeperRecoveryModeFactory(conf, SerializationExtension(context.system))
(zkFactory.createPersistenceEngine(), zkFactory.createLeaderElectionAgent(this))
case "FILESYSTEM" =>
val fsFactory =
new FileSystemRecoveryModeFactory(conf, SerializationExtension(context.system))
(fsFactory.createPersistenceEngine(), fsFactory.createLeaderElectionAgent(this))
case "CUSTOM" =>
val clazz = Class.forName(conf.get("spark.deploy.recoveryMode.factory"))
val factory = clazz.getConstructor(conf.getClass, Serialization.getClass)
.newInstance(conf, SerializationExtension(context.system))
.asInstanceOf[StandaloneRecoveryModeFactory]
(factory.createPersistenceEngine(), factory.createLeaderElectionAgent(this))
case _ =>
(new BlackHolePersistenceEngine(), new MonarchyLeaderAgent(this))
}
Master进程启来后，开始监听其它进程发来的消息，并在receiveWithLogging中对它们进行相应的处理。
二、Worker进程的启动及与Master的通信
同样地，当启动脚本执行到
spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.worker.Worker "$@"
会启动Worker进程，启动过程跟Master的启动很相似，先是通过org.apache.spark.deploy.worker.WorkerArguments 进行参数解析，得到端口、内核数、内存、web ui 端口、工作目录等信息，然后生成Worker Actor并启动它。
Worker会初始化如下信息：
val actor = context.actorSelection(masterAkkaUrl)
actor ! RegisterWorker(workerId, host, port, cores, memory, webUi.boundPort, publicAddress)
Master通过以下代码来响应此消息：
case RegisterWorker(id, workerHost, workerPort, cores, memory, workerUiPort, publicAddress) =>
{
logInfo("Registering worker %s:%d with %d cores, %s RAM".format(
workerHost, workerPort, cores, Utils.megabytesToString(memory)))
if (state == RecoveryState.STANDBY) {
// ignore, don‘t send response
} else if (idToWorker.contains(id)) {
sender ! RegisterWorkerFailed("Duplicate worker ID")
} else {
val worker = new WorkerInfo(id, workerHost, workerPort, cores, memory,
sender, workerUiPort, publicAddress)
if (registerWorker(worker)) {
persistenceEngine.addWorker(worker)
sender ! RegisteredWorker(masterUrl, masterWebUiUrl)
schedule()
} else {
val workerAddress = worker.actor.path.address
logWarning("Worker registration failed. Attempted to re-register worker at same " +
"address: " + workerAddress)
sender ! RegisterWorkerFailed("Attempted to re-register worker at same address: "
+ workerAddress)
}
}
}
上面代码大致理解为：如果当前Master为Active状态（HA模式下），并且目标work没有成功注册过，此时将work信息添加到workers, idToWorker, addressToWorker, 并向Worker Actor 发送RegisteredWorker消息，否则发送 RegisterWorkerFailed 消息。
当Worker 收到 RegisteredWorker 消息后，更新Master信息，并向Master按心跳时间间隔不停的发送 Heartbeat 消息，以告诉当前Worker 是“活”的。
另外，Worker 还会创建 Worker Metrics System。
至此，Master、Worker(s)都已在各自主机启动，并连接成功。
spark 源码理解2 进一步窥探Master、Worker通信机制
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原文地址：http://www.cnblogs.com/magj2006/p/4315980.html
