本节的主要内容: 一.ReceiverTracker的架构设计 二.消息循环系统 三.ReceiverTracker具体实现 Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序,其中的ReceiverTracker接收到数据之后,具体该怎么进行数据处理呢?看源码ReceiverSupervisorImpl这个类: /** * Concrete implementation of [[org.apache.spark.streaming.receiver.Recei…

一.Spark streaming Job 架构 SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用. Spark Streaming的Job 分为两大类: 每隔BatchInterval时间片就会产生的一个个Job,这里的Job并不是Spark Core中的Job,它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已:从Java角度讲相当于Runnable接口的实现类,要想运行Job需要将Job提交给JobScheduler,在J…

上篇文章详细解析了Receiver不断接收数据的过程,在Receiver接收数据的过程中会将数据的元信息发送给ReceiverTracker:   本文将详细解析ReceiverTracker的的架构设计和具体实现   一.ReceiverTracker的主要功能     ReceiverTracker的主要功能有:     1.在Executor上启动Receivers     2.接受Receiver的注册     3.借助ReceivedBlockTracker来管理Receiver接收数…

本期内容 : ReceiverTracker的架构设计 消息循环系统 ReceiverTracker具体实现 一. ReceiverTracker的架构设计 1. ReceiverTracker可以以Driver中的具体自己的算法来在具体的Execute中启动Receiver,启动Receiver的方式会把每个Receiver都封装成为一个Tracker, Tracker是这个Job中唯一的Tracker,实质上讲ReceiverTracker启动Receiver的方式就是封装成一个个Job ,…

一.架构原理深度剖析 StreamingContext初始化时,会创建一些内部的关键组件,DStreamGraph,ReceiverTracker,JobGenerator,JobScheduler,DStreamGraph, 我们程序中定义很多DStream,中间用很多操作把这些DStream给串起来,这些DStream之间的依赖关系,就是所谓的DStreamGraph, 然后调用StreamingContext.start()方法: 调用StreamingContext.start()方法的…

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami…

本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些…

Spark 定制版:003~Spark Streaming(三) 本讲内容: a. Spark Streaming Job 架构和运行机制 b. Spark Streaming Job 容错架构和运行机制 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾: 上节课谈到Spark Streaming是基于DStream编程.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…

一.        场景 ◆ Spark[4]: Scope:  a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter(在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索) 正如其目标scope,Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合.需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小…

本系列主要描述Spark Streaming的运行流程,然后对每个流程的源码分别进行解析 之前总听同事说Spark源码有多么棒,咱也不知道,就是疯狂点头.今天也来撸一下Spark源码. 对Spark的使用也就是Spark Streaming使用的多一点,所以就拿Spark Streaming开涮. 源码中的一些类 这里先列举一些源码中的类,大家先预热一下. StreamingContext:这是Spark Streaming程序的入口,提供了运行时上下文环境 DStream:是RDD在Spark…