2、脚本解析
在看源码之前，我们一般会看相关脚本了解其初始化信息以及Bootstrap类，Spark也不例外，而Spark中相关的脚本如下：
%SPARK_HOME%/sbin/start-master.sh
%SPARK_HOME%/sbin/start-slaves.sh
%SPARK_HOME%/sbin/start-all.sh
%SPARK_HOME%/bin/spark-submit
启动脚本中对于公共处理部分进行抽取为独立的脚本，如下：
2.1start-daemon.sh
主要完成进程相关基本信息初始化，然后调用bin/spark-class进行守护进程启动，该脚本是创建端点的通用脚本，三端各自脚本都会调用spark-daemon.sh脚本启动各自进程
1)初始化 SPRK_HOME，SPARK_CONF_DIR，SPARK_IDENT_STRING，SPARK_LOG_DIR环境变量（如果不存在）
2)初始化日志并测试日志文件夹读写权限,初始化PID目录并校验PID信息
3)调用/bin/spark-class脚本，/bin/spark-class见下
2.2spark-class
Master调用举例：
bin/spark-class --class org.apache.spark.deploy.master.Master --host SPARK_MASTER_HOST --port SPARK_MASTER_PORT --webui-port SPARK_MASTER_WEBUI_PORT ORIGINAL_ARGS
1)初始化 RUNNER（java）,SPARK_JARS_DIR（%SPARK_HOME%/jars）,LAUNCH_CLASSPATH信息
2)调用（ " R U N N E R " − X m x 128 m − c p " RUNNER" -Xmx128m -cp " RUNNER"−Xmx128m−cp"LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main "$@"）获取最终执行的shell语句
3)执行最终的shell语句（比如：/opt/jdk1.7.0_79/bin/java -cp /opt/spark-2.1.0/conf/:/opt/spark-2.1.0/jars/*:/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m org.apache.spark.deploy.master.Master --host zqh --port 7077 --webui-port 8080），如果是Client，那么可能为r，或者python脚本
2.3start-master.sh
启动Master的脚本，流程如下：
1)用户执行start-master.sh脚本，初始化环境变量SPARK_HOME （如果PATH不存在SPARK_HOME,初始化脚本的上级目录为SPARK_HOME），调用spark-config.sh，调用load-spark-env.sh
2)如果环境变量SPARK_MASTER_HOST， SPARK_MASTER_PORT，SPARK_MASTER_WEBUI_PORT不存在，进行初始化7077，hostname -f，8080
3)调用spark-daemon.sh脚本启动master进程（spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.master.Master 1 --host SPARK_MASTER_HOST --port SPARK_MASTER_PORT --webui-port SPARK_MASTER_WEBUI_PORT ORIGINAL_ARGS）
2.4start-slaves.sh
启动Worker的脚本，流程如下：
1)用户执行start-slaves.sh脚本，初始化环境变量SPARK_HOME，调用spark-config.sh，调用load-spark-env.sh，初始化Master host/port信息，
2)调用slaves.sh脚本，读取conf/slaves文件并遍历，通过ssh连接到对应slave节点，启动 S P A R K H O M E / s b i n / s t a r t − s l a v e . s h s p a r k : / / {SPARK_HOME}/sbin/start-slave.sh spark:// SPARKHOME/sbin/start−slave.shspark://SPARK_MASTER_HOST:$SPARK_MASTER_PORT
3)start-slave.sh在各个节点中，初始化环境变量SPARK_HOME，调用spark-config.sh，调用load-spark-env.sh，根 S P A R K W O R K E R I N S T A N C E S 计算 W E B U I P O R T 端口（ w o r k e r 端口号依次递增）并启动 W o r k e r 进程（ SPARK_WORKER_INSTANCES计算WEBUI_PORT端口（worker端口号依次递增 ）并启动Worker进程（ SPARKWORKERINSTANCES计算WEBUIPORT端口（worker端口号依次递增）并启动Worker进程（{SPARK_HOME}/sbin /spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.worker.Worker W O R K E R N U M − − w e b u i − p o r t " WORKER_NUM --webui-port " WORKERNUM−−webui−port"WEBUI_PORT" PORT_FLAG PORT_NUM M A S T E R " MASTER " MASTER"@"）
2.5start-all.sh
属于快捷脚本，内部调用start-master.sh与start-slaves.sh脚本,并无额外工作
2.6spark-submit
任务提交的基本脚本，流程如下：
1)直接调用spark-class脚本进行进程创建（./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master01:7077 .../examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 10）
2)如果是java/scala任务，那么最终调用SparkSubmit.scala进行任务处理（/opt/jdk1.7.0_79/bin/java -cp /opt/spark-2.1.0/conf/:/opt/spark-2.1.0/jars/*:/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --master spark://zqh:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi .../examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 10）