深入理解Spark:核心思想与源码分析. 3.14 将SparkContext标记为激活

简介:

3.14 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。

SparkContext.setActiveContext(this, allowMultipleContexts)

setActiveContext方法的实现如下。

private[spark] def setActiveContext(

        sc: SparkContext,

        allowMultipleContexts: Boolean): Unit = {

    SPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK.synchronized {

        assertNoOtherContextIsRunning(sc, allowMultipleContexts)

        contextBeingConstructed = None

        activeContext = Some(sc)

    }

}

相关文章
|
Apache 分布式计算 Spark
Apache Spark Delta Lake 事务日志实现源码分析
Apache Spark Delta Lake 事务日志实现源码分析 我们已经在这篇文章详细介绍了 Apache Spark Delta Lake 的事务日志是什么、主要用途以及如何工作的。那篇文章已经可以很好地给大家介绍 Delta Lake 的内部工作原理,原子性保证,本文为了学习的目的,带领大家从源码级别来看看 Delta Lake 事务日志的实现。
2026 0
|
分布式计算 Java Shell
Spark源码分析之Spark Shell(上)
终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的。另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。
933 0
Spark2.4.0源码分析之WorldCount 默认shuffling并行度为200(九)
Spark2.4.0源码分析之WorldCount 默认shuffling并行度为200(九)
1288 0
|
分布式计算 Spark 索引
Spark2.4.0源码分析之WorldCount ShuffleMapTask处理(八)
- 理解Executor中是如何调用Task的过程 - 理解ShuffleMapTask是处理过程
1617 0
|
调度 算法
Spark2.4.0源码分析之WorldCount 任务调度器(七)
- 理解TaskSet是如何提交到任务调度器池,任务集如何被调度 - 理解Worker可用资源算法,Worker可用资源分配任务调度池中的任务 - 任务发送给executor去执行
893 0
|
分布式计算 Spark Hadoop
Spark2.4.0源码分析之WorldCount Stage提交(DAGScheduler)(六)
- 理解ShuffuleMapStage是如何转化为ShuffleMapTask并作为TaskSet提交 - 理解ResultStage是如何转化为ResultTask并作为TaskSet提交
1176 0
|
分布式计算 Apache Spark
Spark2.4.0源码分析之WorldCount Stage提交顺序(DAGScheduler)(五)
理解FinalStage是如何按stage从前到后依次提交顺序
2220 0
|
缓存 分布式计算 Scala
Spark2.4.0源码分析之WorldCount Stage划分(DAGScheduler)(四)
理解FinalStage的转化(即Stage的划分)
891 0
|
分布式计算 Spark
Spark2.4.0源码分析之WorldCount 事件循环处理器(三)
理解DAG事件循环处理器处理事件流程
1042 0
|
分布式计算
Spark2.4.0源码分析之WorldCount 触发作业提交(二)
Final RDD作为参数,通过RDD.collect()函数触发作业提交
1374 0