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前言
前面两篇文章一直在讲SparkContext初始化的内部逻辑，除此之外，它也对外提供一部分其他功能，我们挑选几个主要的来简要了解。SparkContext还有一个伴生对象，里面涉及到一些SparkContext创建的内部机制。
本文就是SparkContext概况的收尾。在它的背后，还有形形色色的更加底层的逻辑等着我们去探索。
SparkContext提供的其他功能
生成RDD
在文章#0中，我们提到了生成RDD的两种方法，一是对内存中存在的数据执行并行化（Parallelize）操作，二是从外部存储中的数据源读取。这两类方法都在SparkContext中。以下是parallelize()方法的代码。
代码#4.1 - o.a.s.SparkContext.parallelize()方法
def parallelize[T: ClassTag](
seq: Seq[T],
numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T] = withScope {
assertNotStopped()
new ParallelCollectionRDD[T](this, seq, numSlices, Map[Int, Seq[String]]())
}
该方法生成的RDD类型为ParallelCollectionRDD。numSlices就是该RDD的分区数，默认值与TaskScheduler的Task并行度相同。这个方法非常简单，因此在Spark入门教程中经常会用到它。
从外部数据源读取并生成RDD的方法比较多，为了简洁，我们只看代码#0.1中出现的textFile()方法。
代码#4.2 - o.a.s.SparkContext.textFile()与hadoopFile()方法
def textFile(
path: String,
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
assertNotStopped()
hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text],
minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)
}
def hadoopFile[K, V](
path: String,
inputFormatClass: Class[_ <: InputFormat[K, V]],
keyClass: Class[K],
valueClass: Class[V],
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(K, V)] = withScope {
assertNotStopped()
FileSystem.getLocal(hadoopConfiguration)
val confBroadcast = broadcast(new SerializableConfiguration(hadoopConfiguration))
val setInputPathsFunc = (jobConf: JobConf) => FileInputFormat.setInputPaths(jobConf, path)
new HadoopRDD(
this,
confBroadcast,
Some(setInputPathsFunc),
inputFormatClass,
keyClass,
valueClass,
minPartitions).setName(path)
}
可见，textFile()方法用TextInputFormat格式读取HDFS上指定路径的文件，生成HadoopRDD，再将其中的具体内容用map()算子提取出来。HadoopRDD是一个Pair RDD，它内部存储的是二元组，如上面代码中的(LongWritable, Text)二元组。
广播变量
广播变量是Spark两种共享变量中的一种。所谓广播，就是Driver直接向每个Worker节点发送同一份数据的只读副本，而不像通常一样通过Task来计算。广播变量适合处理多节点跨Stage的共享数据，特别是输入数据量较大的集合，可以提高效率。
下面是broadcast()方法的源码。它在上文代码#4.2中已经出现过，用来广播序列化过的Hadoop配置信息。
代码#4.3 - o.a.s.SparkContext.broadcast()方法
def broadcast[T: ClassTag](value: T): Broadcast[T] = {
assertNotStopped()
require(!classOf[RDD[_]].isAssignableFrom(classTag[T].runtimeClass),
"Can not directly broadcast RDDs; instead, call collect() and broadcast the result.")
val bc = env.broadcastManager.newBroadcast[T](value, isLocal)
val callSite = getCallSite
logInfo("Created broadcast " + bc.id + " from " + callSite.shortForm)
cleaner.foreach(_.registerBroadcastForCleanup(bc))
bc
}
广播变量的产生依赖于Spark执行环境里的广播管理器BroadcastManager，因此在之后阅读SparkEnv的源码时，会详细分析广播的内部机制。
累加器
累加器与广播变量一样，也是Spark的共享变量。顾名思义，累加器就是一个能够累积结果值的变量，最常见的用途是做计数。它在Driver端创建和读取，Executor端（也就是各个Task）只能做累加操作。SparkContext已经提供了数值型累加器的创建方法，如长整型的LongAccumulator。
代码#4.4 - o.a.s.SparkContext.longAccumulator()方法
def longAccumulator: LongAccumulator = {
val acc = new LongAccumulator
register(acc)
acc
}
def longAccumulator(name: String): LongAccumulator = {
val acc = new LongAccumulator
register(acc, name)
acc
}
所有累加器的基类都是AccumulatorV2抽象类，我们也可以自定义其他类型的累加器。特征AccumulatorParam则用于封装累加器对应的数据类型及累加操作，在后面的文章中也会阅读到与累加器相关的源码。
运行Job
SparkContext提供了很多种runJob()方法的重载来运行一个Job，也就是触发RDD动作算子的执行。归根结底，所有runJob()方法的重载都会调用如下所示的逻辑。
代码#4.5 - o.a.s.SparkContext.runJob()方法
def runJob[T, U: ClassTag](
rdd: RDD[T],
func: (TaskContext, Iterator[T]) => U,
partitions: Seq[Int],
resultHandler: (Int, U) => Unit): Unit = {
if (stopped.get()) {
throw new IllegalStateException("SparkContext has been shutdown")
}
val callSite = getCallSite
val cleanedFunc = clean(func)
logInfo("Starting job: " + callSite.shortForm)
if (conf.getBoolean("spark.logLineage", false)) {
logInfo("RDD's recursive dependencies:\n" + rdd.toDebugString)
}
dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, resultHandler, localProperties.get)
progressBar.foreach(_.finishAll())
rdd.doCheckpoint()
}
可见，它最终调用了DAGScheduler.runJob()方法来运行Job。它会将需要计算的RDD及其分区列表传入，在计算完成后，将结果传回给resultHandler回调方法。在运行Job的同时，还会对RDD本身保存其检查点。关于DAGScheduler的细节，在涉及调度逻辑时会深入了解。
SparkContext伴生对象
前文代码#2.11里的createTaskScheduler()方法就来自SparkContext伴生对象。除了它之外，伴生对象主要用来跟踪并维护SparkContext的创建与激活。
伴生对象中的属性
代码#4.6 - SparkContext伴生对象中的属性
private val SPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK = new Object()
private val activeContext: AtomicReference[SparkContext] =
new AtomicReference[SparkContext](null)
private var contextBeingConstructed: Option[SparkContext] = None
这三个属性都与SparkContext的创建过程相关。SPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK是SparkContext构造过程中使用的锁对象，用来保证线程安全性。activeContext用于保存当前活动的SparkContext的原子引用。contextBeingConstructed用于保存当前正在创建的SparkContext。
markPartiallyConstructed()方法
这个方法实际上在SparkContext主构造方法的开头就被调用了，它将当前的SparkContext标记为正在创建。
代码#4.7 - o.a.s.SparkContext.markPartiallyConstructed()方法
private[spark] def markPartiallyConstructed(
sc: SparkContext,
allowMultipleContexts: Boolean): Unit = {
SPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK.synchronized {
assertNoOtherContextIsRunning(sc, allowMultipleContexts)
contextBeingConstructed = Some(sc)
}
}
可见，最终是调用了assertNoOtherContextIsRunning()方法。这是一个私有方法，它检测当前是否有多个SparkContext实例在运行，并根据spark.driver.allowMultipleContexts参数的设置抛出异常或输出警告。
setActiveContext()方法
与上面的方法相对，它是在SparkContext主构造方法的结尾处调用的，将当前的SparkContext标记为已激活。
代码#4.8 - o.a.s.SparkContext.setActiveContext()方法
private[spark] def setActiveContext(
sc: SparkContext,
allowMultipleContexts: Boolean): Unit = {
SPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK.synchronized {
assertNoOtherContextIsRunning(sc, allowMultipleContexts)
contextBeingConstructed = None
activeContext.set(sc)
}
getOrCreate()方法
该方法是除new SparkContext()之外，另一种更好的创建SparkContext的途径。它会检查当前有没有已经激活的SparkContext，如果有则直接复用，没有的话再创建。
代码#4.9 - o.a.s.SparkContext.getOrCreate()方法
def getOrCreate(config: SparkConf): SparkContext = {
SPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK.synchronized {
if (activeContext.get() == null) {
setActiveContext(new SparkContext(config), allowMultipleContexts = false)
} else {
if (config.getAll.nonEmpty) {
logWarning("Using an existing SparkContext; some configuration may not take effect.")
}
}
activeContext.get()
}
}
总结
本文对SparkContext初始化逻辑之外剩下的一些逻辑做了简要介绍，包括SparkContext提供的其他功能，及其伴生对象中的一些细节。这样，我们就对SparkContext有了相对全面的了解。
接下来，我们会选择几个SparkContext组件初始化逻辑中涉及到的重要组件，对它们的实现机制加以分析。下一篇仍然计划从基础开始讲起，就是LiveListenerBus及以其为代表的事件总线。
