spark jobserver源码的示例分析

发布时间：2021-12-16 11:35:51 作者：小新
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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。