SparkContext的初始化

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SparkDriver 用于提交用户的应用程序，

一、SparkConf

负责SparkContext的配置参数加载， 主要通过ConcurrentHashMap来维护各种spark.*的配置属性

class SparkConf(loadDefaults: Boolean) extends Cloneable with Logging with Serializable {
    import SparkConf._

    /** Create a SparkConf that loads defaults from system properties and the classpath */
    def this() = this(true)

    /**  维护一个ConcurrentHashMap 来存储spark配置  */
    private val settings = new ConcurrentHashMap[String, String]()
    if (loadDefaults) {
        loadFromSystemProperties(false)
    }

    /**
     * 加载spark.*的配置 
     */
    private[spark] def loadFromSystemProperties(silent: Boolean): SparkConf = {
        // Load any spark.* system properties, 只加载spark.*的配置
        for ((key, value) <- Utils.getSystemProperties if key.startsWith("spark.")) {
            set(key, value, silent)
        }
        this
    }
}
。。。。。

二、SparkContext

2.1、创建Spark执行环境SparkEnv

• 2.1.1、创建SecurityManager
• 2.1.2、创建RpcEnv

2.2、创建RDD清理器metadataCleaner

2.3、创建并初始化SparkUI

2.4、Hadoop相关配置及Executor环境变量的设置

2.5、创建TaskScheduler

2.6、创建和启动DAGScheduler

2.7、TaskScheduler的启动

2.8、初始化BlockManager

2.9、启动测量系统MetricsSystem

2.10、创建和启动Executor分配管理器ExecutorAllocationManager

2.11、ContextCleaner的创建和启动

2.12、Spark环境更新

2.13、创建DAGSchedulerSource和BlockManagerSource

2.14、将SparkContext标记为激活