spark streaming源码分析1 StreamingContext

首先看一个最简单的例子，了解大致的样子：

object NetworkWordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length < 2) {
      System.err.println("Usage: NetworkWordCount <hostname> <port>")
      System.exit(1)
    }

    StreamingExamples.setStreamingLogLevels()

    // Create the context with a 1 second batch size
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

    // Create a socket stream on target ip:port and count the
    // words in input stream of \n delimited text (eg. generated by 'nc')
    // Note that no duplication in storage level only for running locally.
    // Replication necessary in distributed scenario for fault tolerance.
    val lines = ssc.socketTextStream(args(0), args(1).toInt, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

本小节主要介绍StreamingContext的构造

class StreamingContext private[streaming] (
    sc_ : SparkContext,
    cp_ : Checkpoint,
    batchDur_ : Duration
  )

一、API：

1、cp_为null

def this(sparkContext: SparkContext, batchDuration: Duration)
2、方法内部也是通过conf自动创建一个sparkContext,cp_为null

def this(conf: SparkConf, batchDuration: Duration)
3、conf由默认的和参数部分组合而成,cp_为null
def this(    master: String,    appName: String,    batchDuration: Duration,    sparkHome: String = null,    jars: Seq[String] = Nil,    environment: Map[String, String] = Map())
4、从path目录下读取checkpoint的信息来重建streamingContext,也就不需要sparkContext和Duration参数
def this(path: String, hadoopConf: Configuration)
def this(path: String)//hadoopConf使用默认的hadoop配置文件自动构造
5、使用存在的sparkContext和checkpoint路径来构造
def this(path: String, sparkContext: SparkContext)
6、需要注意的是，streamingContext对象内部有一个getOrCreate方法，指明如果在checkpointPath路径下读取不到，则调用creatingFunc创建新的streamingContext
def getOrCreate(    checkpointPath: String,    creatingFunc: () => StreamingContext,    hadoopConf: Configuration = new Configuration(),    createOnError: Boolean = false  ): StreamingContext
二、StreamingContext主要的构造逻辑（checkpoint暂不讨论）
1、构造一个graph: DStreamGraph
作用于DStream上的operation分成两类 1. Transformation，2. Output 表示将输出结果。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。
2、构造一个JobScheduler
JobScheduler内部会构造一个jobGenerator，它用于按我们设定的批处理间隔产生job
3、状态设置为INITIALIZED
下一节介绍上面例子中的operation部分

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