Spark Streaming流计算框架如何运行
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先贴案例
import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming.{Durations, StreamingContext}object StreamingWordCountSelfScala { def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("spark://master:7077").setAppName("StreamingWordCountSelfScala") val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(5)) // 每5秒收割一次数据 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 监听 本地9999 socket 端口 val words = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // flat map 后 reduce words.print() // 打印结果 ssc.start() // 启动 ssc.awaitTermination() ssc.stop(true) }}再来回溯下触发过程。
定时器定时触发执行某个方法。这里是 longTime => eventLoop.post(GenerateJobs(new Time(longTime)))，将一个 GenerateJobs 类型的事件消息发送到 eventLoop的 队列中。
// JobGenerator.scala line 58 privateval timer = new RecurringTimer(clock, ssc.graph.batchDuration.milliseconds, longTime => eventLoop.post(GenerateJobs(new Time(longTime))), "JobGenerator")
另一方便，eventLoop一直循环取出队列中的事件消息，当取出 GenerateJobs类型的事件消息时。会调用onReceive(event) 。
// EventLoop.scala line 48 onReceive(event)
此时的onReceive(event)在 JobGenerator实例化 eventLoop时已经override了。
// JobGenerator.scala line 87 override protected def onReceive(event: JobGeneratorEvent): Unit = processEvent(event)
调用generatorJobs(time)
// JobGenerator.scala line 181 case GenerateJobs(time) => generateJobs(time)
graph.generateJobs
// JobGenerator.scala line 248graph.generateJobs(time)
通过outputStream.generateJob 还原出RDD的整个依赖，并创建出Job。这个outputStream就是ForEachDStream。
// DStreamGraph.scala line 115 val jobOption = outputStream.generateJob(time)
在本案例中，按照 SocketInputDStream << FlatMappedDStream << MappedDStream << ShuffledDStream << ForEachDStream 的依赖关系调用parent.getOrCompute，此getOrCompute只在DStream中有定义，所有子类都没重写过此方法。在此方法中，会调用当前DStream的compute方法，而compute中又调用了parent.getOrCompute，同时将当前的DStream的func加入到串联的RDD之后。
一直循环，直到inputStream，本例中为SocketInputDStream的compute被执行，实际上执行的是ReceiverInputDStream.compute，创建出BlockRDD。
至此整个RDD被还原出来。作为参数传入Job的构造中。
至此Job创建成功，但是此Job为Spark Core中的Job，而且也并没有被提交到spark集群中。
获取给定时间对应的输入数据的信息，此时得到的都是元数据，即输入数据的元数据。
再创建成JobSet，并提交JobSet
// JobGenerator.scala line 251 val streamIdToInputInfos = jobScheduler.inputInfoTracker.getInfo(time) jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, streamIdToInputInfos))
jobScheduler.submitJobSet
交由jobExecutor线程池来处理，这里显然可以推测出，JobHandler一定是一个Runnable或者Callable接口的实现。
另外jobExecutor默认的线程数量是1，从并发性考虑，建议与outputStreams的数量保持一致：DStreamGraph.outputStreams.size
// JobScheduler.scala line 122 def submitJobSet(jobSet: JobSet) { if (jobSet.jobs.isEmpty) { logInfo("No jobs added for time " + jobSet.time) } else { listenerBus.post(StreamingListenerBatchSubmitted(jobSet.toBatchInfo)) jobSets.put(jobSet.time, jobSet) jobSet.jobs.foreach(job => jobExecutor.execute(new JobHandler(job))) logInfo("Added jobs for time " + jobSet.time) } }JobHandler中封装的run方法
发送JobStarted事件消息，用于监控
job.run，真正的Job提交，注意，这里的Job提交是指提交Streaming的Job到Spark 集群，类似普通Spark程序将RDD提交给Spark集群运行
// JobScheduler.scala line 202 def run() { try { val formattedTime = UIUtils.formatBatchTime( job.time.milliseconds, ssc.graph.batchDuration.milliseconds, showYYYYMMSS = false) val batchUrl = s"/streaming/batch/?id=${job.time.milliseconds}" val batchLinkText = s"[output operation ${job.outputOpId}, batch time ${formattedTime}]" ssc.sc.setJobDescription( s"""Streaming job from $batchLinkText""") ssc.sc.setLocalProperty(BATCH_TIME_PROPERTY_KEY, job.time.milliseconds.toString) ssc.sc.setLocalProperty(OUTPUT_OP_ID_PROPERTY_KEY, job.outputOpId.toString) // We need to assign `eventLoop` to a temp variable. Otherwise, because // `JobScheduler.stop(false)` may set `eventLoop` to null when this method is running, then // it's possible that when `post` is called, `eventLoop` happens to null. var _eventLoop = eventLoop if (_eventLoop != null) { _eventLoop.post(JobStarted(job, clock.getTimeMillis())) // Disable checks for existing output directories in jobs launched by the streaming // scheduler, since we may need to write output to an existing directory during checkpoint // recovery; see SPARK-4835 for more details. PairRDDFunctions.disableOutputSpecValidation.withValue(true) { job.run() } _eventLoop = eventLoop if (_eventLoop != null) { _eventLoop.post(JobCompleted(job, clock.getTimeMillis())) } } else { // JobScheduler has been stopped. } } finally { ssc.sc.setLocalProperty(JobScheduler.BATCH_TIME_PROPERTY_KEY, null) ssc.sc.setLocalProperty(JobScheduler.OUTPUT_OP_ID_PROPERTY_KEY, null) } }job.run
// Job.scala line 38 def run() { _result = Try(func()) }执行func()，而此时的func就是在ForEachDStream中封装Job的第二个参数。
在本例中，即为
() => foreachFunc(new BlockRDD[T](ssc.sc, validBlockIds).map(_.flatMap(t=>t.split(" "))).map(_.map[U](t=>(t,1))).combineByKey[C](t=>t, (t1,t2)=>t1+t2, (t1,t2)=>t1+t2,partitioner, true),time)
至于如何推导出此RDD，可参考前文。
读者们，至此，是否有很熟悉的感觉，很明显，上面的代码就是一个函数，函数没有参数，方法体中，执行的代码中，从new BlockRDD开始，就是我们普通的Spark的程序：新建RDD，然后一连串transform，最后将结果交给foreachFunc 处理。
由此，SparkStreaming最终是转变为普通的Spark Application来提交给Spark 集群来执行。是否也可以理解Spark Streaming其实就是Spark 的一个应用程序。而已。
感谢各位的阅读，以上就是"Spark Streaming流计算框架如何运行"的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Spark Streaming流计算框架如何运行这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
