Master作为集群的Manager，对于集群的健壮运行发挥着十分重要的作用。下面，我们一起了解一下Master是听从Client（Leader）的号召，如何管理好Worker的吧。
1.家当（静态属性）
1.设置一个守护单线程的消息发送器，
private val forwardMessageThread =
ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("master-forward-message-thread")
2.根据sparkConf得到hadoopConf
private val hadoopConf = SparkHadoopUtil.get.newConfiguration(conf)
3.一个bool类型的标识，如果设置为true，那么app的执行将会尽量分步到尽可能多的worker上，否则app的执行将会先用完一个worker的资源，然后再使用下一个worker的资源
private val spreadOutApps = conf.getBoolean("spark.deploy.spreadOut", true)
4.设置执行app默认的最大核数为Int类型的最大值
private val defaultCores = conf.getInt("spark.deploy.defaultCores", Int.MaxValue)
5.还有一些关于worker、driver、app等的字段信息，都比较简单，限于篇幅限制就不一一列出了
2.技能（方法）
由于Master上本质上是一个RpcEndpoint，所以我们按照它的生命周期进行介绍。如果不明白，请看文章
Spark Rpc通信源码分析 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5297157.html
1.构造函数就是Master默认的主构造器
2.onStart方法,主要功能是启动Jetty的WebUI服务，Rest服务、选出持久化引擎及持久化代理
override def onStart(): Unit = {
logInfo("Starting Spark master at " + masterUrl)
logInfo(s"Running Spark version ${org.apache.spark.SPARK_VERSION}")
webUi = new MasterWebUI(this, webUiPort)
//启动JettyServer并绑定webUI端口号
webUi.bind()
masterWebUiUrl = "http://" + masterPublicAddress + ":" + webUi.boundPort
//forwardMessageThread线程每1min中检查Worker是否宕了
checkForWorkerTimeOutTask = forwardMessageThread.scheduleAtFixedRate(new Runnable {
override def run(): Unit = Utils.tryLogNonFatalError {
self.send(CheckForWorkerTimeOut)
}
}, 0, WORKER_TIMEOUT_MS, TimeUnit.MILLISECONDS)
//启动Rest服务，默认端口6066
if (restServerEnabled) {
val port = conf.getInt("spark.master.rest.port", 6066)
restServer = Some(new StandaloneRestServer(address.host, port, conf, self, masterUrl))
}
//返回绑定的端口号
restServerBoundPort = restServer.map(.start())
masterMetricsSystem.registerSource(masterSource)
masterMetricsSystem.start()
applicationMetricsSystem.start()
//当metrics系统启动后，将master和app的metrics servlet的hadnler给webui
masterMetricsSystem.getServletHandlers.foreach(webUi.attachHandler)
applicationMetricsSystem.getServletHandlers.foreach(webUi.attachHandler)
//序列化Spark的配置文件
val serializer = new JavaSerializer(conf)
//支持三种持久化引擎，将Spark的配置参数持久化，便于以后恢复使用
val (persistenceEngine, leaderElectionAgent_) = RECOVERY_MODE match {
case "ZOOKEEPER" =>
logInfo("Persisting recovery state to ZooKeeper")
val zkFactory =
new ZooKeeperRecoveryModeFactory(conf, serializer)
(zkFactory.createPersistenceEngine(), zkFactory.createLeaderElectionAgent(this))
case "FILESYSTEM" =>
val fsFactory =
new FileSystemRecoveryModeFactory(conf, serializer)
(fsFactory.createPersistenceEngine(), fsFactory.createLeaderElectionAgent(this))
case "CUSTOM" =>
val clazz = Utils.classForName(conf.get("spark.deploy.recoveryMode.factory"))
val factory = clazz.getConstructor(classOf[SparkConf], classOf[Serializer])
.newInstance(conf, serializer)
.asInstanceOf[StandaloneRecoveryModeFactory]
(factory.createPersistenceEngine(), factory.createLeaderElectionAgent(this))
case _ =>
(new BlackHolePersistenceEngine(), new MonarchyLeaderAgent(this))
}
persistenceEngine = persistenceEngine_
leaderElectionAgent = leaderElectionAgent_
}
3.onStop方法，停止master的metrics系统、停止app的metrics系统、取消异步执行的任务、停止WebUi服务、停止rest服务以及持久化引擎和选举代理的停止。
override def onStop() {
masterMetricsSystem.report()
applicationMetricsSystem.report()
//避免异步发出的CompleteRecovery消息导致master的重启
if (recoveryCompletionTask != null) {
recoveryCompletionTask.cancel(true)
}
if (checkForWorkerTimeOutTask != null) {
checkForWorkerTimeOutTask.cancel(true)
}
forwardMessageThread.shutdownNow()
webUi.stop()
restServer.foreach(_.stop())
masterMetricsSystem.stop()
applicationMetricsSystem.stop()
persistenceEngine.close()
leaderElectionAgent.stop()
}
还有一个重要的方法receive方法，留到下一篇吧。