概述

这是前段时间在看spark的python支持的时候，简单过了一下pyspark里的python代码，整理了一个大致流程。虽然几乎不会python，但基本上能看懂pyspark是怎么让不同虚拟机之间传输数据的、如何在python环境调用java类的、pyspark SDK的丰富程度取决于什么、需要做些什么流程和封装等。

我看了下，应该只有Pyspark Internals这篇wiki里介绍了pyspark的实现机制，大体是下面这张图就可以表示：

在python driver端，SparkContext利用Py4J启动一个JVM并产生一个JavaSparkContext。Py4J只使用在driver端，用于本地python与java SparkContext objects的通信。大量数据的传输使用的是另一个机制。

RDD在python下的转换会被映射成java环境下PythonRDD。在远端worker机器上，PythonRDD对象启动一些子进程并通过pipes与这些子进程通信，以此send用户代码和数据。

大致流程

java_gateway.py里启动了py4j.JavaGateWay，并从java里导入了所需要的主要类，

python能通过py4j访问jvm的前提是，jvm开启了GatewayServer，而在core工程的deploy工程下，PythonRunner单例里启动了GatewayServer。可能可以理解为py4j是基于socket的一套简单封装了调用java类和方法的协议吧，而且走的本地不同端口。

py4j的包为$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.1-src.zip，里面是py4j源码的几个类。

上述java_gateway的launch_gateway()方法是在context.py初始化的时候调用。

context.py初始化的时候，把SparkContext和其部分主要方法加入到了python环境中，所以大多数的调用都是通过py4j直接调用java的类。java的类主要是指core项目里的java api里的内容。序列化采用了cPickle库的PickleSerializer。

像python下使用spark sql的话，在sql.py里，从jvm里获取了SQLContext/HiveContext类，从而得到spark sql里的关键方法。

另一方面，worker.py里，worker启动的时候会起一个socket，从socket里，可以获取工作目录名字；可以获取PYTHONPATH下的其他要引入的.zip或.egg文件，将其加到file_dir里，这里的反序列化使用的是UTF8Deserializer；可以获取广播的变量，这里的反序列化使用的是PickleSerializer。

在daemon.py里，通过分配socket端口，启动POOLSIZE个worker，(里面还有很多其他细节)，使用os.fork的方式创建子进程来启动。

在rdd.py里，声明了rdd的很多action和transformations，有些操作会触发数据在python worker上的传输。

传输大量数据的时候，Py4J很慢，因为socket.readline()很低效。传输的时候，把数据(序列化后)dump成一个文件。后续把这个文件反序列化回来后，可以转成python的类型和结构进行查看和输出(如collect)，也可以调用PythonRDD的asJavaRDD方法(如PipelinedRDD计算时)，在各个worker上启动python进程执行反序列化之后的函数，通过管道与python进程进行通信，最后得到JavaRDD。

管道传输利用的是Popen，这样做标准输入

总结

过了一下pyspark是怎么让不同虚拟机之间传输数据并在python环境调用java类的，两者使用的是不同的网络实现方式。

全文完 :)