目录
- 1. 集群管理接口
- 2. RDD操作中枢
- 3. 任务分发引擎
- 4. 执行环境配置
- 5. 性能监控枢纽
SparkContext是Apache Spark的核心组件，其作用可概括为以下五个关键维度：
1. 集群管理接口
- 作为与集群管理器（YARN/Mesos/Standalone）通信的唯一通道
- 负责资源申请与释放：
// 初始化示例
val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("yarn")
val sc = new SparkContext(conf)
- 自动处理Executor的注册、心跳检测和故障恢复
2. RDD操作中枢
- 维护RDD血缘关系（Lineage）图谱
- 执行DAG调度优化：
- 合并窄依赖（Narrow Dependency）减少Shuffle
- 处理容错机制（Checkpointing和血缘回溯）
3. 任务分发引擎
- 将用户代码转换为TaskSet：
graph LRUserCode --> RDD[转换操作链] --> DAGScheduler --> TaskSetManager --> Executor
- 实现动态资源分配（Dynamic Allocation）：
- 空闲时自动释放Executor
- 负载高时快速扩容
4. 执行环境配置
- 管理广播变量（Broadcast Variables）：
val broadcastVar = sc.broadcast(10)
- 控制累加器（Accumulators）的更新同步
- 配置序列化策略（Kryo/Java Serialization）
5. 性能监控枢纽
- 暴露Metrics接口：
- 内存使用率
- 任务执行时间分布
- 网络IO吞吐量
- 集成Spark UI可视化监控：
支持查看Stage/Task的详细执行状态
每个Spark应用程序有且仅有一个SparkContext实例，其生命周期与应用进程完全一致。在YARN集群模式下，SparkContext运行在ApplicationMaster进程中，而在Standalone模式下则直接运行在Driver节点上。
