Apache Spark 的源码

Apache Spark 的源码是一个庞大而精密的工程。直接深入每一行代码是不现实的，最好的方式是分层理解，从整体架构到核心模块，再到关键流程。

下面我将为你提供一个全面的、结构化的源码导览。

1. 总体概览：Spark 是什么？

首先，要记住 Spark 的核心定位：一个统一的、用于大规模数据处理的分析引擎。

• 统一：它在一个框架内支持 SQL 查询、流式处理、机器学习和图计算。

• 大规模：它是一个分布式系统，可以在商用硬件集群上运行。

• 核心理念：

  • RDD (Resilient Distributed Dataset)：最早的核心抽象，一个不可变的、可分区、可并行计算的分布式数据集。虽然现在我们更多地使用 DataFrame/Dataset，但底层一切最终都会转换成 RDD。

  • Lazy Evaluation (惰性求值)：所有的转换操作（transformations）都只是记录了计算的“计划”，直到遇到一个行动操作（action）时，计算才会真正发生。

  • DAG (Directed Acyclic Graph) Scheduler：Spark 将计算任务组织成一个有向无环图，优化执行路径，并实现容错。

2. 项目目录结构（代码的地图）

打开 Spark 的 GitHub 仓库，你会看到很多目录。理解这些目录的职责是阅读源码的第一步。

Generated code

/├── core/ # ⭐ Spark 的核心！一切的基础├── sql/ # ⭐ Spark SQL, DataFrames, Datasets 和 Catalyst 优化器├── streaming/ # Spark Streaming (包括老的 DStreams 和新的 Structured Streaming)├── mllib/ # 机器学习库 (MLlib)├── graphx/ # 图计算框架├── launcher/ # 启动器模块，负责 `spark-submit`, `spark-shell` 等命令的逻辑├── common/ # 各个模块共用的工具类 (如网络、序列化、日志等)├── resource-managers/ # 资源管理器接口 (YARN, Kubernetes, Mesos)├── connect/ # Spark Connect，新的解耦客户端-服务器架构├── dev/ # 开发者脚本 (构建、测试、发布等)├── examples/ # ⭐ 官方示例代码，学习和调试的绝佳起点└── ... 其他配置、文档等文件

Use code with caution.

建议的阅读顺序：从 core 和 sql 开始，因为它们是现代 Spark 应用的绝对核心。examples 目录是理解 API 如何使用的最佳实践场所。

3. 核心模块详解 (core 模块)

core 模块是 Spark 的心脏，它实现了 Spark 最底层的调度、执行和内存管理。

• SparkContext.scala:

  • 位置: core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkContext.scala

  • 作用: Spark 应用程序的主入口。它代表了与 Spark 集群的连接，可以用来在集群上创建 RDD、累加器和广播变量。一个 JVM 中只能有一个活跃的 SparkContext。

• RDD.scala:

  • 位置: core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/RDD.scala

  • 作用: RDD 的抽象基类。它定义了 RDD 的五个核心特性：

    1. 一个分区列表 (a list of partitions)。

    2. 一个计算函数，用于在每个分区上计算 (a function for computing each partition)。

    3. 一个对其他 RDD 的依赖关系列表 (a list of dependencies on other RDDs)。

    4. 一个可选的分区器，用于 key-value 型 RDD (an optional Partitioner for key-value RDDs)。

    5. 一个可选的首选位置列表，用于将任务就近分配到数据所在地 (a list of preferred locations to compute each split on)。

  • 你会看到 map, filter, flatMap 等我们熟悉的转换操作都在这里定义。

• 调度器 (Schedulers):

  • DAGScheduler.scala:

    • 位置: core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler/DAGScheduler.scala

    • 作用: 负责将 RDD 的依赖关系图 (DAG) 划分成多个阶段 (Stage)。划分的依据是 \"Shuffle\" 操作。遇到一个 Shuffle 依赖，就会创建一个新的 Stage。它将 Stage 提交给 TaskScheduler。

  • TaskScheduler.scala:

    • 位置: core/src/main/scala/org/apache/spark/scheduler/TaskScheduler.scala

    • 作用: 负责将 DAGScheduler 提交来的 Stage 中的任务 (Task) 发送到集群中的 Executor 上执行。它不关心 Stage 之间的依赖关系，只负责任务的启动、重试和状态跟踪。

• BlockManager.scala:

  • 位置: core/src/main/scala/org/apache/spark/storage/BlockManager.scala

  • 作用: Spark 的存储体系核心。它负责管理 Driver 和 Executor 上的数据块 (Block)，这些数据块可以是 RDD 的分区、Shuffle 的中间结果或广播变量。它处理数据在内存、磁盘和远程节点之间的存取。

4. Spark SQL 模块详解 (sql 模块)

这是现代 Spark 最常用、最复杂也最高效的部分。

• SparkSession.scala:

  • 位置: sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/SparkSession.scala

  • 作用: Spark 2.0 之后统一的新入口。它封装了 SparkContext，并提供了操作 DataFrame 和 Dataset 的 API。

• Dataset.scala / DataFrame:

  • 位置: sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/Dataset.scala

  • 作用: DataFrame 是 Dataset[Row] 的一个类型别名。Dataset 是一个分布式的数据集合，它结合了 RDD 的强类型和 Spark SQL 优化引擎的优点。它包含一个逻辑计划 (Logical Plan)，描述了计算的步骤。

• Catalyst 优化器:

  • 位置: sql/catalyst/

  • 作用: 这是 Spark SQL 的大脑，一个基于 Scala 函数式编程构建的可扩展查询优化器。它负责将用户写的 SQL 或 DataFrame/Dataset 操作转换成高效的物理执行计划。

5. 一个 Spark SQL 查询的生命周期（关键流程串讲）

让我们以一个简单的查询为例，看看代码是如何在这些模块间流转的：

Generated scala

val df = spark.read.json(\"path/to/data.json\")val result = df.filter($\"age\" > 21).select(\"name\")result.show() // Action

Use code with caution.Scala

1. API 调用 -> 创建逻辑计划 (Unresolved Logical Plan)

   • 当你写下 df.filter(...).select(...) 时，你正在 Dataset.scala 中调用 API。

   • 这些调用不会立即执行，而是构建一个描述计算目标的未解析逻辑计划树。此时，Spark 还不知道 \"age\" 或 \"name\" 列是否存在或类型是什么。

2. 分析 (Analysis)

   • 代码入口: sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/analysis/Analyzer.scala

   • Catalyst 的分析器 (Analyzer) 会使用目录 (Catalog)（一个存储所有表和函数元数据的服务）来解析这个计划。它会绑定列名、表名，检查类型，最终生成一个已解析逻辑计划 (Resolved Logical Plan)。

3. 逻辑优化 (Logical Optimization)

   • 代码入口: sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/optimizer/Optimizer.scala

   • 一系列基于规则的优化器会应用到逻辑计划上。例如：

     • 谓词下推 (Predicate Pushdown)：将 filter 操作尽可能地推向数据源。如果读取的是 Parquet 文件，Spark 可以在文件级别就过滤掉不符合 age > 21 的行组，极大地减少 I/O。

     • 常量折叠 (Constant Folding)：如果查询中有 WHERE age = 10 + 20，它会被优化成 WHERE age = 30。

   • 最终得到一个优化后的逻辑计划 (Optimized Logical Plan)。

4. 物理计划 (Physical Planning)

   • 代码入口: sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/SparkPlanner.scala

   • Spark Planner 会将优化后的逻辑计划转换成一个或多个物理执行计划 (Physical Plan)。例如，一个逻辑上的 Join 操作可以被实现为多种物理 Join 策略（如 Broadcast Hash Join, Sort Merge Join）。

   • Spark 会使用**成本模型 (Cost-based Optimization)**来选择最优的物理计划。

5. 代码生成 (Code Generation)

   • 代码入口: sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/WholeStageCodegenExec.scala

   • 这是 Spark SQL 性能的秘密武器。Spark 不会像 RDD 那样逐个解释执行每个操作，而是将一个 Stage 内的许多操作合并（fuse）并动态编译成单个 Java 方法的字节码。这消除了大量的虚函数调用，利用了 CPU 寄存器，性能接近手写的专门程序。

6. 执行 (Execution)

   • 最终的物理计划是一棵 RDD 树。show() 是一个 Action 操作。

   • 这个 Action 会触发 DAGScheduler 将物理计划（RDD 依赖图）切分成 Stages。

   • TaskScheduler 将这些 Stages 中的 Tasks 分发到各个 Executor 上。

   • Executor 上的 Worker 线程执行生成的 Java 字节码，处理数据分区。

   • 结果被收集回 Driver 端并显示出来。

6. 如何开始探索和贡献？

1. 从 examples 开始：

   • 克隆项目：git clone https://github.com/apache/spark.git

   • 编译项目：按照官方文档，使用 dev/make-distribution.sh 或 build/mvn。

   • 在你的 IDE（如 IntelliJ IDEA）中打开项目。

   • 找到 examples 目录下的 SparkPi.scala 或一个简单的 SQL 示例。尝试在 IDE 中运行它，并设置断点，观察 SparkContext 的创建、任务的提交等过程。

2. 阅读设计文档：

   • 很多重要的设计决策和架构演进都在 Spark 的 JIRA 和设计文档中有详细的讨论。例如，搜索 \"Project Tungsten\" 或 \"Catalyst\" 相关的 JIRA ticket。

3. 关注一个子模块：

   • 不要试图一次性理解所有东西。选择一个你感兴趣的模块，比如 Spark on Kubernetes 的支持 (resource-managers/kubernetes)，或者一个你常用的 SQL 函数的实现 (sql/catalyst/.../expressions.scala)，然后深入研究它。

4. 尝试修复一个小 Bug：

   • 在 JIRA 上找一个标记为 \"Beginner\" 或 \"newbie\" 的 issue，尝试修复它。这是理解代码和贡献流程的最佳方式。

总结

• 分层架构：Spark 是一个分层的系统，上层 API (DataFrame/SQL) 依赖下层核心引擎 (Core/Scheduler)。

• Catalyst 是现代 Spark 的灵魂：理解 Catalyst 的分析、优化、物理计划和代码生成流程，就理解了 Spark SQL 高性能的来源。

• 从宏观到微观：先理解目录结构和模块职责，再跟踪一个核心流程（如一个 SQL 查询的生命周期），最后才深入到具体某个函数的实现细节。

这个庞大的项目凝聚了全球顶级工程师的智慧，探索它本身就是一个非常有价值的学习过程。祝你探索愉快！