本期内容 :

  • Spark Streaming中的架构设计和运行机制
  • Spark Streaming深度思考

 

  Spark Streaming的本质就是在RDD基础之上加上Time ,由Time不断的运行触发周而复始的接收数据及产生Job处理数据。

一、 ReceiverTracker :

  Receiver数据接收器的启动、接收数据过程中元数据管理,元数据管理是使用内部的RPC。

  根据时间的间隔把数据分配给当前的BatchDuration :

  

  通过Dstreams中的StreamID以及这个DStreamID给这个时间段(getReceivedQueue(SteamID))的Block为例 :

  

  不断的分配是依赖定时器,看数据生成的时候怎么产生数据及通过他的方式管理数据的 。

  

  不断接收数据并保存起来,在BlockTracker启动Receiver时首先会启动StartReceiver 。

  

  写数据时有不同的BlockHandler 。

  

  Receiver自己的RPC ,响应不同的消息。

  

  定时器按照具体的时间间隔 :

  

  

  

二、 currentBuffer :

  把接收的数据保存在一个currentBuffer数据结构(属于临时数据结构)中,每次根据其时间间隔进行,每次都会New一下currentBuffer,默认是200MS。 

  

  

  

  

 三、 架构思考 :

   从Spark Streaming的角度讲静态生成Dstreams,Dstreams当遇到时间的时候才会生成RDD和DStreamGenerator。

   基于DStreamGenerator就构成了这个依赖关系。调度层面讲JobScheduler,是基于时间的流处理框架。

  

  根据BatchDuration的时钟不断循环,不断的发送消息 。

     

  

  

  以时间为基准 不断的发送消息给event 。

  

  

  

  生成作业 :

  

  

  Spark Streaming运行核心:

    Spark RDD加上Time,无论是从概念还是数据接收、数据处理,Time是驱动力,不断的循环事件、消息,时间的确定、数据、RDD接着就转到Spark Core。

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