Spark submit依赖包管理！

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使用spark-submit时，应用程序的jar包以及通过—jars选项包含的任意jar文件都会被自动传到集群中。

spark-submit --class   --master  --jars 

Spark使用了下面的URL格式允许不同的jar包分发策略。

1、文件file方式:

绝对路径且file:/URIs是作为driver的HTTP文件服务器，且每个executor会从driver的HTTP服务器拉取文件；

2、hdfs方式:

http:,https:,ftp:，从这些给定的URI中拉取文件和JAR包；

3、本地local方式：

以local:/开始的URI应该是每个worker节点的本地文件，这意味着没有网络IO开销，并且推送或通过NFS/GlusterFS等共享到每个worker大文件/JAR文件或能很好的工作。

注意：每个SparkContext的JAR包和文件都会被复制到executor节点的工作目录下，这将用掉大量的空间，然后还需要清理干净。

在YARN下，清理是自动进行的。在Spark Standalone下，自动清理可以通过配置spark.worker.cleanup.appDataTtl属性做到，此配置属性的默认值是7*24*3600。

用户可以用--packages选项提供一个以逗号分隔的maven清单来包含任意其他依赖。

其它的库（或SBT中的resolvers）可以用--repositories选项添加（同样用逗号分隔），这些命令都可以用在pyspark,spark-shell和spark-submit中来包含一些Spark包。

对Python而言，--py-files选项可以用来向executors分发.egg,.zip和.py库。

源码走读：

1、

object SparkSubmit

2、

appArgs.{
  SparkSubmitAction.=> (appArgs)
  SparkSubmitAction.=> (appArgs)
  SparkSubmitAction.=> (appArgs)
}

3、

(args: SparkSubmitArguments): = {
  (childArgschildClasspathsysPropschildMainClass) = (args)

  (): = {
    (args.!= ) {
      proxyUser = UserGroupInformation.createProxyUser(args.UserGroupInformation.getCurrentUser())
      {
        proxyUser.doAs(PrivilegedExceptionAction[]() {
          (): = {
            (childArgschildClasspathsysPropschildMainClassargs.)
          }
        })

4、

(jar <- childClasspath) {
  (jarloader)
}

5、

(localJar: loader: MutableURLClassLoader) {
  uri = Utils.(localJar)
  uri.getScheme {
    | =>
      file = File(uri.getPath)
      (file.exists()) {
        loader.addURL(file.toURI.toURL)
      } {
        (file)
      }
    _ =>
      (uri)
  }
}

之后线索就断了，回归到java的class类调用jar包。

6、谁调用,executor。

(newFiles: HashMap[]newJars: HashMap[]) {
  hadoopConf = SparkHadoopUtil..newConfiguration()
  synchronized {
    ((nametimestamp) <- newFiles .getOrElse(name-) < timestamp) {
      logInfo(+ name + + timestamp)
      Utils.(nameFile(SparkFiles.())env.securityManagerhadoopConftimestampuseCache = !isLocal)
      (name) = timestamp
    }
    ((nametimestamp) <- newJars) {
      localName = name.split().last
      currentTimeStamp = .get(name)
        .orElse(.get(localName))
        .getOrElse(-)
      (currentTimeStamp < timestamp) {
        logInfo(+ name + + timestamp)
        Utils.(nameFile(SparkFiles.())env.securityManagerhadoopConftimestampuseCache = !isLocal)
        (name) = timestamp
        url = File(SparkFiles.()localName).toURI.toURL
        (!.getURLs().contains(url)) {
          logInfo(+ url + )
          .addURL(url)
        }
      }
    }
  }
}

Utils.fetchFile方法，进入

 /**
* Download a file or directory to target directory. Supports fetching the file in a variety of
* ways, including HTTP, Hadoop-compatible filesystems, and files on a standard filesystem, based
* on the URL parameter. Fetching directories is only supported from Hadoop-compatible
* filesystems.
*
* If`useCache`is true, first attempts to fetch the file to a local cache that's shared
* across executors running the same application.`useCache`is used mainly for
* the executors, and not in local mode.
*
* Throws SparkException if the target file already exists and has different contents than
* the requested file.
*/

(!cachedFile.exists()) {
  (urllocalDircachedFileNameconfsecurityMgrhadoopConf)
}

可见，支持本地files，Hadoop的hdfs，还有http格式的文件。

其中目录目前支持hdfs！

完毕！

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