Spark Streaming怎么使用

这篇文章主要介绍“Spark Streaming怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Spark Streaming怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Spark Streaming怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

DStream是逻辑级别的，而RDD是物理级别的。DStream是随着时间的流动内部将集合封装RDD。对DStream的操作，转过来对其内部的RDD操作。

纵轴为空间维度：代表的是RDD的依赖关系构成的具体的处理逻辑的步骤，是用DStream来表示的。

横轴为时间维度：按照特定的时间间隔不断地生成job对象，并在集群上运行。

随着时间的推移，基于DStream Graph 不断生成RDD Graph ,也即DAG的方式生成job,并通过Job Scheduler的线程池的方式提交给spark cluster不断的执行。

由上可知，RDD    与  DStream的关系如下

RDD是物理级别的，而 DStream 是逻辑级别的

DStream是RDD的封装类，是RDD进一步的抽象

DStream 是RDD的模板。DStream要依赖RDD进行具体的数据计算

注意：纵轴维度需要RDD,DAG的生成模板，需要TimeLine的job控制器

横轴维度（时间维度）包含batch interval,窗口长度，窗口滑动时间等。

3，Spark Streaming源码解析

StreamingContext方法中调用JobScheduler的start方法

JobGenerator的start方法中，调用startFirstTime方法，来开启定时生成Job的定时器

startFirstTime方法，首先调用DStreamGraph的start方法，然后再调用RecurringTimer的start方法。

timer对象为一个定时器，根据batchInterval时间间隔定期向EventLoop发送GenerateJobs的消息。

接收到GenerateJobs消息后，会回调generateJobs方法。

generateJobs方法再调用DStreamGraph的generateJobs方法生成Job

DStreamGraph的generateJobs方法

DStreamGraph的实例化是在StreamingContext中的

DStreamGraph类中保存了输入流和输出流信息

回到JobGenerator的start方法中receiverTracker.start()

其中ReceiverTrackerEndpoint对象为一个消息循环体

launchReceivers方法中发送StartAllReceivers消息

接收到StartAllReceivers消息后，进行如下处理

StartReceiverFunc方法如下，实例化Receiver监控者，开启并等待退出

supervisor的start方法中调用startReceiver方法

我们以socketTextStream为例，其启动的是SocketReceiver，内部开启一个线程，来接收数据。

内部调用supervisor的pushSingle方法，将数据聚集后存放在内存中

supervisor的pushSingle方法如下，将数据放入到defaultBlockGenerator中，defaultBlockGenerator为BlockGenerator，保存Socket接收到的数据

BlockGenerator对象中有一个定时器，来更新当前的Buffer

BlockGenerator对象中有一个线程，来从阻塞队列中取出数据

调用ReceiverSupervisorImpl类中的继承BlockGeneratorListener的匿名类中的onPushBlock方法。

receivedBlockHandler对象如下

这里我们讲解BlockManagerBasedBlockHandler的方式

trackerEndpoint如下

其实是发送给ReceiverTrackerEndpoint类，

InputInfoTracker类的reportInfo方法只是对数据进行记录统计

其generateJob方法是被DStreamGraph调用

DStreamGraph的generateJobs方法是被JobGenerator类的generateJobs方法调用。

JobGenerator类中有一个定时器，batchInterval发送GenerateJobs消息

总结：

1，当调用StreamingContext的start方法时，启动了JobScheduler

2，当JobScheduler启动后会先后启动ReceiverTracker和JobGenerator

3，ReceiverTracker启动后会创建ReceiverTrackerEndpoint这个消息循环体，来接收运行在Executor上的Receiver发送过来的消息

4，ReceiverTracker在启动时会给自己发送StartAllReceivers消息，自己接收到消息后，向Spark提交startReceiverFunc的Job

5，startReceiverFunc方法中在Executor上启动Receiver，并实例化ReceiverSupervisorImpl对象，来监控Receiver的运行

6，ReceiverSupervisorImpl对象会调用Receiver的onStart方法，我们以SocketReceiver为例，启动一个线程，连接Server，读取网络数据先调用ReceiverSupervisorImpl的pushSingle方法，

保存在BlockGenerator对象中，该对象内部有个定时器，放到阻塞队列blocksForPushing，等待内部线程取出数据放到BlockManager中，并发AddBlock消息给ReceiverTrackerEndpoint。

ReceiverTrackerEndpoint为ReceiverTracker的内部类，在接收到addBlock消息后将streamId对应的数据阻塞队列streamIdToUnallocatedBlockQueues中

7，JobGenerator启动后会启动以batchInterval时间间隔发送GenerateJobs消息的定时器

8，接收到GenerateJobs消息会先后触发ReceiverTracker的allocateBlocksToBatch方法和DStreamGraph的generateJobs方法

9，ReceiverTracker的allocateBlocksToBatch方法会调用getReceivedBlockQueue方法从阻塞队列streamIdToUnallocatedBlockQueues中根据streamId获取数据

10，DStreamGraph的generateJobs方法，继而调用变量名为outputStreams的DStream集合的generateJob方法

11，继而调用DStream的getOrCompute来调用具体的DStream的compute方法，我们以ReceiverInputDStream为例，compute方法是从ReceiverTracker中获取数据

到此，关于“Spark Streaming怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！