1. SparkContext概述
注意：SparkContext的初始化剖析是基于Spark2.1.0版本的
Spark Driver用于提交用户应用程序，实际可以看作Spark的客户端。了解Spark Driver的初始化，有助于读者理解用户应用程序在客户端的处理过程。
Spark Driver的初始化始终围绕着SparkContext的初始化。SparkContext可以算得上是所有Spark应用程序的发动机引擎，轿车要想跑起来，发动机首先要启动。SparkContext初始化完毕，才能向Spark集群提交任务。在平坦的公路上，发动机只需以较低的转速、较低的功率就可以游刃有余；在山区，你可能需要一台能够提供大功率的发动机才能满足你的需求。这些参数都是可以通过驾驶员操作油门、档位等传送给发动机的，而SparkContext的配置参数则由SparkConf负责，SparkConf就是你的操作面板。
SparkConf的构造很简单，主要是通过ConcurrentHashMap来维护各种Spark的配置属性。SparkConf代码结构如下，Spark的配置属性都是以“spark.”开头的字符串。
现在开始介绍SparkContext。SparkContext的初始化步骤如下：
- 创建Spark执行环境SparkEnv；
- 创建并初始化Spark UI；
- Hadoop相关配置及Executor环境变量的设置；
- 创建任务调度TaskScheduler；
- 创建和启动DAGScheduler；
- TaskScheduler的启动；
- 初始化管理器BlockManager（BlockManager是存储体系的主要组件之一）
- 启动测量系统MetricsSystem；
- 创建和启动Executor分配管理器ExecutorAllocationManager；
- ContextCleaner的创建与启动；
- Spark环境更新；
- 创建DAGSchedulerSource和BlockManagerSource；
- 将SparkContext标记为激活；
SparkContext的主构造参数为SparkConf，其实现如下：
上面代码中的CallSite存储了线程栈中最靠近栈顶的用户类及最靠近栈底的Scala或者Spark核心类信息。SparkContext默认只有一个实例（由属性spark.driver.allowMultipleContexts来控制，用户需要多个SparkContext实例时，可以将其设置为true），方法markPartiallyConstructed用来确保实例的唯一性，并将当前SparkContext标记为正在构建中。
接下来会对SparkConf进行复制，然后对各种配置信息进行校验，代码如下：
从上面校验的代码看到必须指定属性spark.master和spark.app.name，否则会抛出异常，结束初始化进程。spark.master用于设置部署模式，spark.app.name用于指定应用程序名称。
2. 创建执行环境SparkEnv
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3. 创建并初始化Spark UI
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4. Hadoop相关配置及Executor环境变量的设置
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5. 创建任务调度器TaskScheduler
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6. 创建和启动DAGScheduler
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7. TaskScheduler的启动
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8. 初始化管理器BlockManager
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9. 启动测量系统MetricsSystem
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10. 创建和启动ExecutorAllocationManager
ExecutorAllocationManager用于对已分配的Executor进行管理，创建和启动ExecutorAllocationManager的代码如下：
默认情况下不会创建ExecutorAllocationManager，可以修改属性spark.dynamicAllocation.enabled为true来创建。ExecutorAllocationManager可以设置动态分配最小Executor数量、动态分配最大Executor数量、每个Executor可以运行的Task数量等配置信息，并对配置信息进行校验。start方法将ExecutorAllocationListener加入listenerBus中，ExecutorAllocationListener通过监听listenerBus里的事件，动态添加、删除Executor。并且通过Thread不断添加Executor，遍历Executor，将超时的Executor杀掉并移除。ExecutorAllocationListener的实现与其他SparkListener类似，不再赘述。ExecutorAllocationManager的关键代码如下：
注意：listenerBus内置了线程listenerThread，此线程不断从eventQueue中拉出事件对象，调用监听器的监听方法。要启动此线程，需要调用listenerBus的start()方法，代码如下：
listenerBus.start()
11. ContextCleaner的创建与启动
ContextCleaner用于清理那些超出应用范围的RDD、ShuffleDependency和Broadcast对象。由于配置属性spark.cleaner.referenceTracking默认是true，所以会构造并启动ContextCleaner，代码如下：
ContextCleaner的组成如下：
- referenceQueue：缓存顶级的AnyRef引用；
- referenceBuffer：缓存AnyRef的虚引用；
- listeners：缓存清理工作的监听器数组；
- cleaningThread：用于具体清理工作的线程。
ContextCleaner的工作原理和listenerBus一样，也采用监听器模式，由线程来处理，此线程实际只是调用keepCleaning方法。keepCleaning的实现见代码：
12. Spark环境更新
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13. 创建DAGSchedulerSource和BlockManagerSource
在创建DAGSchedulerSource、BlockManagerSource之前首先调用taskScheduler的postStartHook方法，其目的是为了等待backend就绪，见代码：
14. 将SparkContext标记为激活
SparkContext初始化的最后将当前SparkContext的状态从contextBeingConstructed(正在构建中)改为activeContext(已激活)，代码如下：
setActiveContext方法的实现如下：
15. 总结
listenerBus对于监听器模式的经典应用看来并不复杂，希望读者朋友能应用到自己的产品中去。此外，使用Netty所提供的异步网络框架构建的Block传输服务，基于Jetty构建的内嵌web服务(HTTP文件服务器和SparkUI)，基于codahale提供的第三方测量仓库创建的测量系统，Executor中的心跳实现等内容，都值得借鉴。