Apache Spark源码走读之4 -- DStream实时流数据处理

欢迎转载，转载请注明出处，徽沪一郎。

Spark Streaming能够对流数据进行近乎实时的速度进行数据处理。采用了不同于一般的流式数据处理模型，该模型使得Spark Streaming有非常高的处理速度，与storm相比拥有更高的吞能力。

本篇简要分析Spark Streaming的处理模型，Spark Streaming系统的初始化过程，以及当接收到外部数据时后续的处理步骤。

系统概述

流数据的特点

与一般的文件（即内容已经固定）型数据源相比，所谓的流数据拥有如下的特点

1. 数据一直处在变化中
2. 数据无法回退
3. 数据一直源源不断的涌进

DStream

如果要用一句话来概括Spark Streaming的处理思路的话，那就是"将连续的数据持久化，离散化，然后进行批量处理"。

让我们来仔细分析一下这么作的原因。

• 数据持久化 将从网络上接收到的数据先暂时存储下来，为事件处理出错时的事件重演提供可能，
• 离散化 数据源源不断的涌进，永远没有一个尽头，就像周星驰的喜剧中所说“崇拜之情如黄河之水绵绵不绝，一发而不可收拾”。既然不能穷尽，那么就将其按时间分片。比如采用一分钟为时间间隔，那么在连续的一分钟内收集到的数据集中存储在一起。
• 批量处理 将持久化下来的数据分批进行处理，处理机制套用之前的RDD模式

DStream可以说是对RDD的又一层封装。如果打开DStream.scala和RDD.scala，可以发现几乎RDD上的所有operation在DStream中都有相应的定义。

作用于DStream上的operation分成两类

1. Transformation
2. Output 表示将输出结果，目前支持的有print, saveAsObjectFiles, saveAsTextFiles, saveAsHadoopFiles

DStreamGraph

有输入就要有输出，如果没有输出，则前面所做的所有动作全部没有意义，那么如何将这些输入和输出绑定起来呢？这个问题的解决就依赖于DStreamGraph，DStreamGraph记录输入的Stream和输出的Stream。

  private val inputStreams = new ArrayBuffer[InputDStream[_]]()
  private val outputStreams = new ArrayBuffer[DStream[_]]()

  var rememberDuration: Duration = null
  var checkpointInProgress = false

outputStreams中的元素是在有Output类型的Operation作用于DStream上时自动添加到DStreamGraph中的。

outputStream区别于inputStream一个重要的地方就是会重载generateJob.

初始化流程

StreamingContext

StreamingContext是Spark Streaming初始化的入口点，主要的功能是根据入参来生成JobScheduler

设定InputStream

如果流数据源来自于socket，则使用socketStream。如果数据源来自于不断变化着的文件，则可使用fileStream

提交运行

StreamingContext.start()

数据处理

以socketStream为例，数据来自于socket。

SocketInputDstream启动一个线程，该线程使用receive函数来接收数据

 def receive() {
    var socket: Socket = null
    try {
      logInfo("Connecting to " + host + ":" + port)
      socket = new Socket(host, port)
      logInfo("Connected to " + host + ":" + port)
      val iterator = bytesToObjects(socket.getInputStream())
      while(!isStopped && iterator.hasNext) {
        store(iterator.next)
      }
      logInfo("Stopped receiving")
      restart("Retrying connecting to " + host + ":" + port)
    } catch {
      case e: java.net.ConnectException =>
        restart("Error connecting to " + host + ":" + port, e)
      case t: Throwable =>
        restart("Error receiving data", t)
    } finally {       

   if (socket != null) {
        socket.close()
        logInfo("Closed socket to " + host + ":" + port)
      }
    }
  }
}

接收到的数据会被先存储起来，存储最终会调用到BlockManager.scala中的函数，那么BlockManager是如何被传递到StreamingContext的呢？利用SparkEnv传入的，注意StreamingContext构造函数的入参。

处理定时器

数据的存储有是被socket触发的。那么已经存储的数据被真正的处理又是被什么触发的呢？

记得在初始化StreamingContext的时候，我们指定了一个时间参数，那么用这个参数会构造相应的重复定时器，一旦定时器超时，调用generateJobs函数。

private val timer = new RecurringTimer(clock, ssc.graph.batchDuration.milliseconds, longTime => eventActor ! GenerateJobs(new Time(longTime)), "JobGenerator")

事件处理函数

 /** Processes all events */
  private def processEvent(event: JobGeneratorEvent) {
    logDebug("Got event " + event)
    event match {
      case GenerateJobs(time) => generateJobs(time)
      case ClearMetadata(time) => clearMetadata(time)
      case DoCheckpoint(time) => doCheckpoint(time)
      case ClearCheckpointData(time) => clearCheckpointData(time)
    }
  }

generteJobs

 private def generateJobs(time: Time) {
    SparkEnv.set(ssc.env)
    Try(graph.generateJobs(time)) match {
      case Success(jobs) =>
        val receivedBlockInfo = graph.getReceiverInputStreams.map { stream =>
          val streamId = stream.id
          val receivedBlockInfo = stream.getReceivedBlockInfo(time)
          (streamId, receivedBlockInfo)
        }.toMap
        jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, receivedBlockInfo))
      case Failure(e) =>
        jobScheduler.reportError("Error generating jobs for time " + time, e)
    }
    eventActor ! DoCheckpoint(time)
  }

generateJobs->generateJob一路下去会调用到Job.run,在job.run中调用sc.runJob，在具体调用路径就不一一列出。

 private class JobHandler(job: Job) extends Runnable {
    def run() {
      eventActor ! JobStarted(job)
      job.run()
      eventActor ! JobCompleted(job)
    }
  }

DStream.generateJob函数中定义了jobFunc，也就是在job.run()中使用到的jobFunc

  private[streaming] def generateJob(time: Time): Option[Job] = {
    getOrCompute(time) match {
      case Some(rdd) => {
        val jobFunc = () => {
          val emptyFunc = { (iterator: Iterator[T]) => {} }
          context.sparkContext.runJob(rdd, emptyFunc)
        }
        Some(new Job(time, jobFunc))
      }
      case None => None
    }
  }

在这个流程中，DStreamGraph起到非常关键的作用，非常类似于TridentStorm中的graph.

在generateJob过程中，DStream会通过调用compute函数生成相应的RDD，SparkContext则是将基于RDD的抽象转换成为多个stage，而执行。

StreamingContext中一个重要的转换就是DStream到RDD的转换，而SparkContext中一个重要的转换是RDD到Stage及Task的转换。在这两个不同的抽象类中，要注意其中getOrCompute和compute函数的实现。

小结

本篇内容有点仓促，内容不够丰富翔实，争取回头有空的时候再好好丰富一下具体的调用路径。

对于容错处理机制，本文没有涉及，待研究明白之后另起一篇进行阐述。