spark jobserver源码的示例分析

发布时间：2021-12-16 11:35:51 来源：亿速云阅读：208 作者：小新栏目：大数据

Spark JobServer源码的示例分析

引言

Spark JobServer 是一个用于管理和运行 Apache Spark 作业的 RESTful 服务。它提供了一个简单的接口，允许用户通过 HTTP 请求提交、管理和监控 Spark 作业。本文将通过分析 Spark JobServer 的源码，深入探讨其架构设计、核心功能以及实现细节。

1. 项目结构

Spark JobServer 的源码结构清晰，主要分为以下几个模块：

jobserver: 核心模块，包含 JobServer 的主要逻辑和 REST API 实现。
jobserver-tests: 测试模块，包含对 JobServer 的单元测试和集成测试。
jobserver-extras: 扩展模块，包含一些额外的功能和插件。
jobserver-python: Python 客户端模块，提供与 JobServer 交互的 Python API。

2. 核心架构

2.1 REST API

Spark JobServer 的核心是一个基于 Akka HTTP 的 RESTful 服务。它通过 HTTP 请求与客户端交互，支持以下主要操作：

提交作业: 客户端可以通过 POST 请求提交 Spark 作业。
查询作业状态: 客户端可以通过 GET 请求查询作业的状态。
取消作业: 客户端可以通过 DELETE 请求取消正在运行的作业。
获取作业结果: 客户端可以通过 GET 请求获取作业的执行结果。

2.2 作业管理

JobServer 通过 JobManager 类来管理 Spark 作业的生命周期。每个作业都会被分配一个唯一的作业 ID，并通过 JobStatusActor 来跟踪作业的状态。

class JobManager extends Actor with ActorLogging { def receive: Receive = { case StartJob(jobId, config, context) => // 启动作业 val future = context.system.actorOf(Props(new JobActor(jobId, config, context))) sender() ! JobStarted(jobId, future) case GetJobStatus(jobId) => // 查询作业状态 sender() ! JobStatus(jobId, status) case CancelJob(jobId) => // 取消作业 context.child(jobId).foreach(_ ! PoisonPill) sender() ! JobCancelled(jobId) } }

2.3 上下文管理

JobServer 通过 ContextManager 类来管理 Spark 上下文。每个上下文都是一个独立的 Spark 应用程序实例，可以并行运行多个作业。

class ContextManager extends Actor with ActorLogging { def receive: Receive = { case CreateContext(contextName, config) => // 创建新的 Spark 上下文 val context = SparkContext.getOrCreate(config) contexts += (contextName -> context) sender() ! ContextCreated(contextName) case StopContext(contextName) => // 停止 Spark 上下文 contexts.get(contextName).foreach(_.stop()) contexts -= contextName sender() ! ContextStopped(contextName) } }

3. 作业执行

3.1 作业提交

当客户端提交一个作业时，JobServer 会创建一个 JobActor 来处理该作业。JobActor 负责执行作业并返回结果。

class JobActor(jobId: String, config: Config, context: SparkContext) extends Actor with ActorLogging { def receive: Receive = { case ExecuteJob => // 执行作业 val result = executeJob(config, context) sender() ! JobResult(jobId, result) } private def executeJob(config: Config, context: SparkContext): Any = { // 作业执行逻辑 val data = context.parallelize(1 to 10) data.reduce(_ + _) } }

3.2 作业状态跟踪

JobServer 通过 JobStatusActor 来跟踪作业的状态。每个作业的状态会被存储在内存中，并可以通过 REST API 查询。

class JobStatusActor extends Actor with ActorLogging { var jobStatuses: Map[String, JobStatus] = Map.empty def receive: Receive = { case UpdateJobStatus(jobId, status) => // 更新作业状态 jobStatuses += (jobId -> status) case GetJobStatus(jobId) => // 查询作业状态 sender() ! jobStatuses.getOrElse(jobId, JobStatus.Unknown) } }

4. 配置管理

JobServer 使用 Typesafe Config 库来管理配置。配置文件通常位于 application.conf 中，包含 Spark 配置、JobServer 配置以及其他自定义配置。

spark { master = "local[*]" app.name = "Spark JobServer" } jobserver { port = 8090 context-per-jvm = true }

5. 安全性

JobServer 支持基于 OAuth2 的认证和授权机制。可以通过配置启用安全性，并定义用户角色和权限。

jobserver { security { enabled = true oauth2 { client-id = "your-client-id" client-secret = "your-client-secret" } } }

6. 扩展性

JobServer 提供了插件机制，允许用户通过实现 JobServerPlugin 接口来扩展功能。例如，可以添加自定义的作业类型、上下文管理器或安全插件。

trait JobServerPlugin { def initialize(context: SparkContext, config: Config): Unit def shutdown(): Unit }

7. 测试

JobServer 提供了丰富的测试套件，包括单元测试和集成测试。测试用例覆盖了核心功能、REST API 以及扩展模块。

class JobServerSpec extends FlatSpec with Matchers with BeforeAndAfterAll { override def beforeAll(): Unit = { // 启动 JobServer JobServer.main(Array.empty) } "JobServer" should "start a job and return the result" in { // 提交作业并验证结果 val response = Http().singleRequest(HttpRequest(uri = "http://localhost:8090/jobs")) response.status shouldEqual StatusCodes.OK } }

8. 总结

通过对 Spark JobServer 源码的分析，我们深入了解了其架构设计、核心功能以及实现细节。JobServer 提供了一个简单而强大的接口，使得管理和运行 Spark 作业变得更加便捷。其模块化的设计和丰富的扩展机制，使得用户可以根据需求进行定制和扩展。

参考文献

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