本篇文章就要根據源碼分析SparkContext所做的一些事情，用過Spark的開發者都知道SparkContext是編寫Spark程序用到的第一個類，足以說明SparkContext的重要性；這裡先摘抄SparkContext源碼注釋來 簡單介紹介紹SparkContext，注釋的第一句話就是說SparkContext為Spark的主要入口點，簡明扼要，如把Spark集群當作服務端那Spark Driver就是客戶端，SparkContext則是客戶端的核心；如注釋所說 SparkContext用於連接Spark集群、創建RDD、累加器（accumlator）、廣播變量（broadcast variables），所以說SparkContext為Spark程序的根本都不為過，這裡使用的Spark版本為2.0.1；
圖片來自Spark官網，可以看到SparkContext處於DriverProgram核心位置，所有與Cluster、Worker Node交互的操作都需要SparkContext來完成；
1、SparkConf
SparkConf為Spark配置類，配置已鍵值對形式存儲，封裝了一個ConcurrentHashMap類實例settings用於存儲Spark的配置信息；配置項包括：master、appName、Jars、ExecutorEnv等等；
2、SparkEnv
SparkEnv可以說是Context中非常重要的類，它維護著Spark的執行環境，包含有：serializer、RpcEnv、block Manager、map output tracker、etc等；所有的線程都可以通過SparkCotext訪問到同一個SparkEnv對象；SparkContext通過SparkEnv.createDriverEnv創建SparkEnv實例；在SparkEnv中包含了如下主要對象：
SecurityManager：用於對權限、賬號進行管理、Hadoop YARN模式下的證書管理等；
RpcEnv：為Rpc環境的封裝，之前使用的是Akka現在默認已經使用了Netty作為Spark的Rpc通信框架，Spark中有RpcEnvFactory trait特質默認實現為NettyRpcEnvFactory，在Factory中默認使用了Jdk的Serializer作為序列化工具；
SerializerManager：用於管理Spark組件的壓縮與序列化；
BroadcastManager：用與管理廣播對象，默認使用了TorrentBroadcastFactory廣播工廠；
MapOutputTracker：跟蹤Map階段結果的輸出狀態，用於在reduce階段獲取地址與輸出結果，如果當前為Driver則創建MapOutputTrackerMaster對象否則創建的是MapOutputTrackerWorker兩者都繼承了MapOutputTracker類；
ShuffleManager：用於管理遠程和本地Block數據shuffle操作，默認使用了SortShuffleManager實例；
MemoryManager：用於管理Spark的內存使用策略，有兩種模式StaticMemoryManager、UnifiedMemoryManager，第一種為1.6版本之前的後面那張為1.6版本時引入的，當前模式使用第二種模式；兩種模式區別為粗略解釋為第一種是靜態管理模式，而第二種為動態分配模式，execution與storage之間可以相互“借”內存；
BlockTransferService：塊傳輸服務，默認使用了Netty的實現，用於獲取網絡節點的Block或者上傳當前結點的Block到網絡節點；
BlockManagerMaster：用於對Block的協調與管理；
BlockManager：為Spark存儲系統重要組成部分，用於管理Block；
MetricsSystem：Spark測量系統；
3、LiveListenerBus
異步傳遞Spark事件監聽與SparkListeners監聽器的注冊；
4、JobProgressListener
JobProgressListener監聽器用於監聽Spark中任務的進度信息，SparkUI上的任務數據既是該監聽器提供的，監聽的事件包括有，Job：active、completed、failed；Stage：pending、active、completed、skipped、failed等；JobProgressListener最終將注冊到LiveListenerBus中；
5、SparkUI
SparkUI為Spark監控Web平台提供了Spark環境、任務的整個生命周期的監控；
6、TaskScheduler
TaskScheduler為Spark的任務調度器，Spark通過他提交任務並且請求集群調度任務；TaskScheduler通過Master匹配部署模式用於創建TashSchedulerImpl與根據不同的集群管理模式（local、local[n]、standalone、local-cluster、mesos、YARN）創建不同的SchedulerBackend實例；
7、DAGScheduler
DAGScheduler為高級的、基於stage的調度器，為提交給它的job計算stage，將stage作為tasksets提交給底層調度器TaskScheduler執行；DAGScheduler還會決定著stage的最優運行位置；
8、ExecutorAllocationManager
根據負載動態的分配與刪除Executor，可通過ExecutorAllcationManager設置動態分配最小Executor、最大Executor、初始Executor數量等配置，調用start方法時會將ExecutorAllocationListener加入到LiveListenerBus中監聽Executor的添加、移除等；
9、ContextClearner
ContextClearner為RDD、shuffle、broadcast狀態的異步清理器，清理超出應用范圍的RDD、ShuffleDependency、Broadcast對象；清理操作由ContextClearner啟動的守護線程執行；
10、SparkStatusTracker
低級別的狀態報告API，對job、stage的狀態進行監控；包含有一個jobProgressListener監聽器，用於獲取監控到的job、stage事件信息、Executor信息；
11、HadoopConfiguration
Spark默認使用HDFS來作為分布式文件系統，HadoopConfigguration用於獲取Hadoop配置信息，通過SparkHadoopUtil.get.newConfiguration創建Configuration對象，SparkHadoopUtil 會根據SPARK_YARN_MODE配置來判斷是用SparkHadoopUtil或是YarnSparkHadoopUtil，創建該對象時會將spark.hadoop.開頭配置都復制到HadoopConfugration中；
以上的對象為SparkContext使用到的主要對象，可以看到SparkContext包含了Spark程序用到的幾乎所有核心對象可見SparkContext的重要性；創建SparkContext時會添加一個鉤子到ShutdownHookManager中用於在Spark程序關閉時對上述對象進行清理，在創建RDD等操作也會判斷SparkContext是否已stop；
通常情況下一個Driver只會有一個SparkContext實例，但可通過spark.driver.allowMultipleContexts配置來允許driver中存在多個SparkContext實例；
參考資料：
http://spark.apache.org/docs/latest/
