研究 Spark 内部是怎么运行的，怎么将 Spark 的任务从开始运行到结束的，先从 spark-submit 这个 shell 脚本提交用户程序开始。下面的分析都是基于 spark 2.1.1 版本。

我们一般提交 Spark 任务时，都会写一个如下的脚本，里面指定 spark-submit 脚本的位置，配置好一些参数，然后运行：

./bin/spark-submit \
  --class <main-class> \
  --master <master-url> \
  --deploy-mode <deploy-mode> \
  --conf <key>=<value> \
  ... # other options
  <application-jar> \
  [application-arguments]
上面那个脚本实际上会将参数带到 spark-submit 脚本中去执行，看一下 spark-submit 脚本：
if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then
  source "$(dirname "$0")"/find-spark-home
fi  # disable randomized hash for string in Python 3.3+
export PYTHONHASHSEED=0
exec "${SPARK_HOME}"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@"
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脚本最后调用 exec 执行 "${SPARK_HOME}"/bin/spark-class，调用的 class 为：org.apache.spark.deploy.SparkSubmit，后面的 "$@" 是脚本执行的所有参数。
通过 spark-class 脚本，最终执行的命令中，制定了程序的入口为org.apache.spark.deploy.SparkSubmit。
一，org.apache.spark.deploy.SparkSubmit
1，main 方法
def main(args: Array[String]): Unit = {
    val appArgs = new SparkSubmitArguments(args)
    if (appArgs.verbose) {
      // scalastyle:off println
      printStream.println(appArgs)
      // scalastyle:on println
    appArgs.action match {
      case SparkSubmitAction.SUBMIT => submit(appArgs)
      case SparkSubmitAction.KILL => kill(appArgs)
      case SparkSubmitAction.REQUEST_STATUS => requestStatus(appArgs)
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从 main 方法中可以看出，根据解析后的参数中的 action 进行模式匹配，是什么操作就执行什么方法，我们这边是 submit 操作，则调用 submit 方法。
2，submit 方法
submit 方法做两件事情，第一件事为通过 clusterManager 和 dploymode 去决定下一步要执行的类的 main 方法，第二件事是根据反射执行这个 main 方法。
2.1，submit 方法第一步
这部分主要是准备下一步要执行的相关类及参数：
private def submit(args: SparkSubmitArguments): Unit = {
    val (childArgs, childClasspath, sysProps, childMainClass) = prepareSubmitEnvironment(args)
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2.1.1，prepareSubmitEnvironment 方法
通过调用 prepareSubmitEnvironment 方法来准备下一步要执行的类的 main 方法及相关参数，看一下这个方法，下面这部分是根据参数中的 master 和 deploy-mode 来设置对应的 cluasterManager 和部署模式：
private[deploy] def prepareSubmitEnvironment(args: SparkSubmitArguments)
      : (Seq[String], Seq[String], Map[String, String], String) = {
    // 要返回的四个参数
    val childArgs = new ArrayBuffer[String]()
    val childClasspath = new ArrayBuffer[String]()
    val sysProps = new HashMap[String, String]()
    var childMainClass = ""
    // 根据脚本中配置的 master 参数去模式匹配出 clusterManager
    val clusterManager: Int = args.master match {
      case "yarn" => YARN
      case "yarn-client" | "yarn-cluster" =>
        printWarning(s"Master ${args.master} is deprecated since 2.0." +
          " Please use master \"yarn\" with specified deploy mode instead.")
      case m if m.startsWith("spark") => STANDALONE
      case m if m.startsWith("mesos") => MESOS
      case m if m.startsWith("local") => LOCAL
      case _ =>
        printErrorAndExit("Master must either be yarn or start with spark, mesos, local")
    // 根据 deployMode 参数去模式匹配出部署模式
    var deployMode: Int = args.deployMode match {
      case "client" | null => CLIENT
      case "cluster" => CLUSTER
      case _ => printErrorAndExit("Deploy mode must be either client or cluster"); -1
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然后会根据上面匹配出的集群以及部署模式决定怎么提交 application，我们这边看一下 standalone 集群部署模式，看下面这部分代码：
		// standalone cluster 模式下的 childMainClass 以及参数的配置
    if (args.isStandaloneCluster) {
      //如果参数中配置了 useRest 则为 RestSubmissionClient 的方式去提交 application
      if (args.useRest) {
        childMainClass = "org.apache.spark.deploy.rest.RestSubmissionClient"
        childArgs += (args.primaryResource, args.mainClass)
      } else {
        // 否则使用 Client 放是去提交 application
        childMainClass = "org.apache.spark.deploy.Client"
        if (args.supervise) { childArgs += "--supervise" }
        Option(args.driverMemory).foreach { m => childArgs += ("--memory", m) }
        Option(args.driverCores).foreach { c => childArgs += ("--cores", c) }
        childArgs += "launch"
        childArgs += (args.master, args.primaryResource, args.mainClass)
      if (args.childArgs != null) {
        childArgs ++= args.childArgs
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在 standalone 集群模式下，有两个提交网关：
1，使用 org.apache.spark.deploy.Client 作为包装器来使用传统的 RPC 网关；
2，使用 Spark 1.3 中引入的基于 rest 的网关。
2.2，submit 方法第二步
这里我们的参数已经准备好了，然后根据我们 standalone cluster 部署模式决定下一步怎么执行：
	/*  在standalone集群模式下，有两个提交网关：
    *   1.使用org.apache.spark.deploy.Client作为包装器来使用传统的RPC网关
    *   2.Spark 1.3中引入的基于rest的网关
    *   第二种方法是Spark 1.3的默认行为，但是Spark submit将会失败
    *   如果master不是一个REST服务器，那么它将无法使用REST网关。
		if (args.isStandaloneCluster && args.useRest) {
      try {
        // scalastyle:off println
        printStream.println("Running Spark using the REST application submission protocol.")
        // scalastyle:on println
        doRunMain()
      } catch {
        // Fail over to use the legacy submission gateway
        case e: SubmitRestConnectionException =>
          printWarning(s"Master endpoint ${args.master} was not a REST server. " +
            "Falling back to legacy submission gateway instead.")
          args.useRest = false
          submit(args)
    } else {
      // 其他模式，直接调用doRunMain方法
      doRunMain()
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接着会调用到 doRunMain 方法，内部其实调用了 runMain 方法，所以我们直接看 runMain 方法。
2.2.1，runMain 方法
//实际上这个方法就是根据我们上面 prepareSubmitEnvironment 方法准备好的参数，通过反射的方法去执行我们
//下一步要执行的类及方法
private def runMain(
      childArgs: Seq[String],
      childClasspath: Seq[String],
      sysProps: Map[String, String],
      childMainClass: String,
      verbose: Boolean): Unit = {
    // scalastyle:off println
    if (verbose) {
      printStream.println(s"Main class:\n$childMainClass")
      printStream.println(s"Arguments:\n${childArgs.mkString("\n")}")
      printStream.println(s"System properties:\n${sysProps.mkString("\n")}")
      printStream.println(s"Classpath elements:\n${childClasspath.mkString("\n")}")
      printStream.println("\n")
    // scalastyle:on println
    val loader =
      if (sysProps.getOrElse("spark.driver.userClassPathFirst", "false").toBoolean) {
        new ChildFirstURLClassLoader(new Array[URL](0),
          Thread.currentThread.getContextClassLoader)
      } else {
        new MutableURLClassLoader(new Array[URL](0),
          Thread.currentThread.getContextClassLoader)
    Thread.currentThread.setContextClassLoader(loader)
    for (jar <- childClasspath) {
      addJarToClasspath(jar, loader)
    for ((key, value) <- sysProps) {
      System.setProperty(key, value)
    var mainClass: Class[_] = null
    try {
      mainClass = Utils.classForName(childMainClass)
    } catch {
      case e: ClassNotFoundException =>
        e.printStackTrace(printStream)
        if (childMainClass.contains("thriftserver")) {
          // scalastyle:off println
          printStream.println(s"Failed to load main class $childMainClass.")
          printStream.println("You need to build Spark with -Phive and -Phive-thriftserver.")
          // scalastyle:on println
        System.exit(CLASS_NOT_FOUND_EXIT_STATUS)
      case e: NoClassDefFoundError =>
        e.printStackTrace(printStream)
        if (e.getMessage.contains("org/apache/hadoop/hive")) {
          // scalastyle:off println
          printStream.println(s"Failed to load hive class.")
          printStream.println("You need to build Spark with -Phive and -Phive-thriftserver.")
          // scalastyle:on println
        System.exit(CLASS_NOT_FOUND_EXIT_STATUS)
    // SPARK-4170
    if (classOf[scala.App].isAssignableFrom(mainClass)) {
      printWarning("Subclasses of scala.App may not work correctly. Use a main() method instead.")
    val mainMethod = mainClass.getMethod("main", new Array[String](0).getClass)
    if (!Modifier.isStatic(mainMethod.getModifiers)) {
      throw new IllegalStateException("The main method in the given main class must be static")
    @tailrec
    def findCause(t: Throwable): Throwable = t match {
      case e: UndeclaredThrowableException =>
        if (e.getCause() != null) findCause(e.getCause()) else e
      case e: InvocationTargetException =>
        if (e.getCause() != null) findCause(e.getCause()) else e
      case e: Throwable =>
    try {
      //通过反射去执行准备好的 mainClass 的 main 方法
      mainMethod.invoke(null, childArgs.toArray)
    } catch {
      case t: Throwable =>
        findCause(t) match {
          case SparkUserAppException(exitCode) =>
            System.exit(exitCode)
          case t: Throwable =>
            throw t
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我们选取的 standalone cluster 模式去分析的，根据上面的 prepareSubmitEnvironment 方法可以知道我们要使用 org.apache.spark.deploy.Client 这个 childMainClass，然后根据上面的代码知道，我们下一步是将相关参数带进 org.apache.spark.deploy.Client 这个类的 main 方法中去执行。
所以下面开始看 org.apache.spark.deploy.Client
二，org.apache.spark.deploy.Client
Client 用于启动和终止 standalone 集群中的 Driver 程序。
1，main 方法
def main(args: Array[String]) {
    // scalastyle:off println
    if (!sys.props.contains("SPARK_SUBMIT")) {
      println("WARNING: This client is deprecated and will be removed in a future version of Spark")
      println("Use ./bin/spark-submit with \"--master spark://host:port\"")
    // scalastyle:on println
    val conf = new SparkConf()
    val driverArgs = new ClientArguments(args)
    if (!conf.contains("spark.rpc.askTimeout")) {
      conf.set("spark.rpc.askTimeout", "10s")
    Logger.getRootLogger.setLevel(driverArgs.logLevel)
  //创建 rpcEnv
    val rpcEnv =
      RpcEnv.create("driverClient", Utils.localHostName(), 0, conf, new SecurityManager(conf))
  //获取 master 节点的 RpcEndPoint 的引用，用于和 master 进行 Rpc 通信
    val masterEndpoints = driverArgs.masters.map(RpcAddress.fromSparkURL).
      map(rpcEnv.setupEndpointRef(_, Master.ENDPOINT_NAME))
  //注册 rpcEndpoint，调用 onStart方法
    rpcEnv.setupEndpoint("client", new ClientEndpoint(rpcEnv, driverArgs, masterEndpoints, conf))
    rpcEnv.awaitTermination()
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这里开始创建 rpcEnv 了，关于 Rpc 这块的知识点，可以看前面这篇文章了解一下：Spark 中的 RPC，拿到 master 的 rpcEndpoint 的引用去注册 rpcEndpoint，这里会去调用 ClientEndpoint 的 onstart 方法。
三，org.apache.spark.deploy.ClientEndpoint
ClientEndPoint 是一个 ThreadSafeRpcEndpoint，下面看下它的 onStart 方法。
1，onStart 方法
override def onStart(): Unit = {
    driverArgs.cmd match {
      case "launch" =>
        // TODO: We could add an env variable here and intercept it in `sc.addJar` that would
        //       truncate filesystem paths similar to what YARN does. For now, we just require
        //       people call `addJar` assuming the jar is in the same directory.
        val mainClass = "org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper"
        val classPathConf = "spark.driver.extraClassPath"
        val classPathEntries = sys.props.get(classPathConf).toSeq.flatMap { cp =>
          cp.split(java.io.File.pathSeparator)
        val libraryPathConf = "spark.driver.extraLibraryPath"
        val libraryPathEntries = sys.props.get(libraryPathConf).toSeq.flatMap { cp =>
          cp.split(java.io.File.pathSeparator)
        val extraJavaOptsConf = "spark.driver.extraJavaOptions"
        val extraJavaOpts = sys.props.get(extraJavaOptsConf)
          .map(Utils.splitCommandString).getOrElse(Seq.empty)
        val sparkJavaOpts = Utils.sparkJavaOpts(conf)
        val javaOpts = sparkJavaOpts ++ extraJavaOpts
      	// 将classPathEntries,libraryPathEntries,javaOpts,drvierArgs信息封装成Command
        //  这里的mainClass为org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper
        val command = new Command(mainClass,
          Seq("{{WORKER_URL}}", "{{USER_JAR}}", driverArgs.mainClass) ++ driverArgs.driverOptions,
          sys.env, classPathEntries, libraryPathEntries, javaOpts)
      	//  将drvierArgs，command信息封装成DriverDescription
        val driverDescription = new DriverDescription(
          driverArgs.jarUrl,
          driverArgs.memory,
          driverArgs.cores,
          driverArgs.supervise,
          command)
      	//  向master发送RequestSubmitDriver,注册Driver
        ayncSendToMasterAndForwardReply[SubmitDriverResponse](
          RequestSubmitDriver(driverDescription))
      case "kill" =>
        val driverId = driverArgs.driverId
        ayncSendToMasterAndForwardReply[KillDriverResponse](RequestKillDriver(driverId))
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这里也会根据 cmd 进行模式匹配，，如果命令为 launch，就去获取 driver 的额外的 java 依赖，classpath，java 配置。然后将这些信息封装为一个 Command 对象，再降 driver 的参数和 command 信息一起封装成 DriverDescription 对象，调用 ayncSendToMasterAndForwardReply 发送信息。
2，ayncSendToMasterAndForwardReply 方法
private def ayncSendToMasterAndForwardReply[T: ClassTag](message: Any): Unit = {
    for (masterEndpoint <- masterEndpoints) {
      masterEndpoint.ask[T](message).onComplete {
        case Success(v) => self.send(v)
        case Failure(e) =>
          logWarning(s"Error sending messages to master $masterEndpoint", e)
      }(forwardMessageExecutionContext)
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这个方法实际上就是将信息发送到 masterEndpoint 上去。
至此，我们整个 spark-submit 任务提交就完成了，接下来就是等待 master 返回 driver 的注册结果，启动 driver。
最后可以看一下 spark-submit 过程的流程图：