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一切不能進(jìn)行實(shí)時(shí)流處理的數(shù)據(jù)都是無效的數(shù)據(jù)。在流處理時(shí)代,SparkStreaming有著強(qiáng)大吸引力,而且發(fā)展前景廣闊,加之Spark的生態(tài)系統(tǒng),Streaming可以方便調(diào)用其他的諸如SQL,MLlib等強(qiáng)大框架,它必將一統(tǒng)天下。
Spark Streaming運(yùn)行時(shí)與其說是Spark Core上的一個(gè)流式處理框架,不如說是Spark Core上的一個(gè)最復(fù)雜的應(yīng)用程序。如果可以掌握Spark streaming這個(gè)復(fù)雜的應(yīng)用程序,那么其他的再?gòu)?fù)雜的應(yīng)用程序都不在話下了。這里選擇Spark Streaming作為版本定制的切入點(diǎn)也是大勢(shì)所趨。
對(duì)于Spark Streaming來說,當(dāng)不同的數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)流進(jìn)來的時(shí)候,基于固定的時(shí)間間隔,會(huì)形成一系列固定不變的數(shù)據(jù)集或event集合(例如來自flume和kafka)。而這正好與RDD基于固定的數(shù)據(jù)集不謀而合,事實(shí)上,由DStream基于固定的時(shí)間間隔行程的RDD Graph正是基于某一個(gè)batch的數(shù)據(jù)集的。
從上圖中可以看出,在每一個(gè)batch上,空間維度的RDD依賴關(guān)系都是一樣的,不同的是這個(gè)五個(gè)batch流入的數(shù)據(jù)規(guī)模和內(nèi)容不一樣,所以說生成的是不同的RDD依賴關(guān)系的實(shí)例,所以說RDD的Graph脫胎于DStream的Graph,也就是說DStream就是RDD的模版,不同的時(shí)間間隔,生成不同的RDD Graph實(shí)例。
從Spark Streaming本身出發(fā):
1.需要RDD DAG的生成模版:DStream Graph
2需要基于Timeline的job控制器
3需要inputStreamings和outputStreamings,代表數(shù)據(jù)的輸入和輸出
4具體的job運(yùn)行在Spark Cluster之上,由于streaming不管集群是否可以消化掉,此時(shí)系統(tǒng)容錯(cuò)就至關(guān)重要
5事務(wù)處理,我們希望流進(jìn)來的數(shù)據(jù)一定會(huì)被處理,而且只處理一次。在處理出現(xiàn)崩潰的情況下如何保證Exactly once的事務(wù)語意。
從源碼解讀DStream
從這里可以看出,DStream就是Spark Streaming的核心,就想Spark Core的核心是RDD,它也有dependency和compute。更為關(guān)鍵的是下面的代碼:
這是一個(gè)HashMap,以時(shí)間為key,以RDD為value,這也正應(yīng)證了隨著時(shí)間流逝,不斷的生成RDD,產(chǎn)生依賴關(guān)系的job,并通過jobScheduler在集群上運(yùn)行。再次驗(yàn)證了DStream就是RDD的模版。
DStream可以說是邏輯級(jí)別的,RDD就是物理級(jí)別的,DStream所表達(dá)的最終都是通過RDD的轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)的。前者是更高級(jí)別的抽象,后者是底層的實(shí)現(xiàn)。DStream實(shí)際上就是在時(shí)間維度上對(duì)RDD集合的封裝,DStream與RDD的關(guān)系就是隨著時(shí)間流逝不斷的產(chǎn)生RDD,對(duì)DStream的操作就是在固定時(shí)間上操作RDD。
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網(wǎng)站題目:SparkStreaming運(yùn)行機(jī)制是怎樣的
文章源于:http://m.newbst.com/article12/ijsegc.html
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